У дисертаційній роботі розв’язано актуальну науково-прикладну проблему зниження обчислювальної складності структурної та параметричної ідентифікації інтервальних моделей складних об’єктів з одночасним забезпеченням гарантованої точності цих моделей в межах, необхідних для розв’язування задач прийняття рішень та дослідження властивостей цих об’єктів.
Здійснено аналіз методів та засобів побудови моделей характеристик складних об’єктів в умовах невизначеності. При цьому, проведено порівняльний аналіз недоліків та переваг методів дедуктивного та індуктивного підходів. Виділено випадки, в яких, для побудови моделей характеристик складних об’єктів, обґрунтовано використання індуктивного підходу та методів аналізу інтервальних даних. Розглянуто постановки задач структурної та параметричної ідентифікації інтервальних дискретних моделей складних об’єктів у вигляді різницевих рівнянь та проведено аналіз відомих методів їх розв’язання. Обґрунтовано для зниження обчислювальної складності їх реалізації використання знання-орієнтованого підходу як до опису предметної області досліджуваного об’єкта, так і до області побудови даного класу математичних моделей.
Запропоновано та обґрунтовано концепцію ідентифікації інтервальних дискретних моделей складних об’єктів, яка передбачає поєднання методів аналізу інтервальних даних, знання-орієнтованого підходу як до опису предметної області досліджуваного об’єкта так і області побудови даного класу математичних моделей із використанням онтології, що у сукупності створило можливість розробки нових, більш ефективних з обчислювальної точки зору методів структурної та параметричної ідентифікації інтервальних дискретних моделей складних об’єктів.
Запропоновано та обґрунтовано новий гібридний метод структурної та параметричної ідентифікації інтервальних дискретних моделей складних об’єктів, який на відміну від існуючих ґрунтується на поєднані методів інтервального аналізу, поведінкових моделей бджолиної колоній та знання-орієнтованого підходу до опису предметної області об’єктів на основі онтології, що у сукупності забезпечило зниження обчислювальної складності структурної ідентифікації.
При розробці комп’ютерного середовища для інтервального моделювання запропоновано та обґрунтовано метод верифікації моделей на основі поєднання методу фільтрування даних та метрики оцінки актуальності інформації, що у сукупності забезпечує повноту моделі та знижує обчислювальну складність на її ідентифікацію.
Розроблено інтервальну дискретну модель у вигляді різницевого рівняння, що описує динаміку реакцій користувачів на повідомлення в тематичних групах соціальних мереж, в якій на відміну від існуючих, враховано реакції користувачів на інформаційні повідомлення, що дало змогу побудувати їх стійкий портрет та оптимальний розклад публікацій спеціалізованої групи для максимізації кількості реакцій на повідомлення.
Удосконалено метод структурної ідентифікації інтервальних дискретних моделей складних об’єктів, який на відміну від існуючих, містить обчислювальні процедури адаптивного налаштування вибору структурних елементів у спосіб встановлення для кожного елемента множини ймовірності його вибору і зміни цього розподілу на різних фазах поведінкової моделі бджолиної колонії, що у сукупності знижує обчислювальну складність реалізації методу.
Набули подальшого розвитку комп’ютерні середовища для інтервального моделювання та аналізу, в яких, на відміну від існуючих, реалізована відкрита архітектура програмного забезпечення, що у сукупності забезпечує зниження часової складності процедур як розробки, так і застосування інтервальних математичних моделей.
Набули подальшого розвитку репозиторії інтервальних дискретних моделей забруднення атмосфери автотранспортом та інтервальних моделей візуалізації зворотного гортанного нерву під час операції на щитоподібній залозі, які, на відміну від існуючих, вміщують онтологічний опис як предметної області їх застосування, так і умов розробки цих моделей, що у сукупності спрощує процедури побудови зазначеного класу математичних моделей для користувачів.
Розроблено програмний комплекс для моделювання на основі інтервального аналізу та онтологічного підходу, зокрема використано об’єктно-орієнтований підхід до програмування, з використанням технології Spring Framework на мові програмування Java, а також інтерпретатора Python. В якості Python інтерпретатора було обрано Jython, який повністю написаний на Java і добре підходить для реалізації спеціалізованих аплетів.
Проведено ряд досліджень, які дозволили підтвердити ефективність запропонованих у роботі методів та засобів.
Ключові слова: математичне моделювання, знання-орієнтовані системи, управління знаннями, онтологія, репозиторій моделей, структурна ідентифікація, поведінкова модель бджолиної колонії, інтервальна система нелінійних алгебричних рівнянь, система підтримки прийняття рішень, програмне забезпечення, інструментальні засоби.
