Зайко Т. А. Методи видобування асоціативних правил в інтелектуальних системах діагностування

Мета дисертації - розробка методів видобування асоціативних правил для підвищення рівнів узагальнення й інтерпретовності синтезованих діагностичних моделей. Об'єкт дослідження - процес побудови асоціативних правил. Предмет дослідження - методи видобування асоціативних правил в інтелектуальних системах. Розроблено новi методи і програмнi засоби, які дозволяють видобувати асоціативні правила для підвищення рівнів узагальнення й інтерпретовності синтезованих діагностичних моделей. Запропоновано метод синтезу чисельних асоціативних правил, який враховує індивідуальну значущість ознак, використовує критерії для оцінювання непрямих асоціацій. Розроблено метод факторного аналізу на основі асоціативних правил, який передбачає видобування правил із заданих баз транзакцій, в результаті чого виконується узагальнення даних, і, відповідно, виключення з подальшого розгляду надлишкових ознак, що дозволяє скоротити простір пошуку і час виконання факторного аналізу. Запропоновано метод скорочення розмірності навчальної вибірки на основі асоціативних правил. Розроблено метод синтезу нейро-нечітких мереж на основі асоціативних правил. Виконано чисельні експерименти з вирішення практичних завдань автоматизації технічного та медичного діагностування, а також з дослідження властивостей і характеристик методів побудови асоціативних правил. Отриманi результати доведенi до практичної реалiзації та впровадженi на пiдприємствах i в органiзаціях.