СОДЕРЖАНИЕ
ПЕРЕЧЕНЬ УСЛОВНЫХ ОБОЗНАЧЕНИЙ ВВЕДЕНИЕ
РАЗДЕЛ 1. ОПРЕДЕЛЕНИЕ ОБЛАСТИ ИССЛЕДОВАНИЯ, ОБЗОР ИМЕЮЩИХСЯ НАУЧНЫХ РЕЗУЛЬТАТОВ, ПОСТАНОВКА ПРОБЛЕМЫ И ЗАДАЧ ИССЛЕДОВАНИЯ .
1.1. Системологический анализ интеллектуальной деятельности человека .
1.2. Структуризация некоторых проблемных областей интеллектуальной деятельности и выделение "базовых" интеллектуальных процессов .
1.3. Анализ методов решения задач многокритериальной оптимизации 1.3.1. Структура множества допустимых решений 1.3.2. Принципы реализации конструктивного подхода к решению задач многокритериальной оптимизации
1.4. Задача синтеза модели многофакторного оценивания .1.4.1. Теоретические основы решения задачи 1.4.2. Общая постановка задачи синтеза математической модели многофакторного оценивания .
1.4.3. Анализ особенностей идентификации моделей интеллектуальной деятельности
1.5. Выводы по первому
разделу. Постановка проблемы и задач исследования .
РАЗДЕЛ 2. ОБОСНОВАНИЕ ОБЩЕЙ МЕТОДОЛОГИИ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ .
2.1. Особенности проблемы идентификации моделей интеллектуальной деятельности и подходы к ее решению .
2.2. Развитие и обобщение классического метода компараторной идентификации
2.3. Обоснование класса бихевиористических моделей многофакторного оценивания
2.4. Метод верификации достоверности и точности компараторной идентификации математических моделей оценивания
2.5. Выводы по второму
разделу .
РАЗДЕЛ 3. ПАРАМЕТРИЧЕСКАЯ ИДЕНТИФИКАЦИЯ МОДЕЛЕЙ МНОГОФАКТОРНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
3.1. Методы экспертного определения исходной информации 3.1.1.Определениек количественных экспертных оценок 3.1.2. Определение качественных экспертных оценок .3.2. Компараторная идентификация количественных значений параметров модели на основе качественной исходной информации
3.2.1. Теоретические особенности обобщенного метода компараторной идентификации .
3.2.2. Методы определения индивидуальных интервальных и точечных параметров модели оценивания .
3.3. Формирование обобщенных групповых оценок параметров модели .3.3.1. Идентификация интервальных групповых предпочтений на основе множества индивидуальных точечных оценок .
3.3.2. Идентификация интервальных групповых предпочтений на основе множества индивидуальных интервальных оценок .
3.4. Определение предпочтительности оценок параметров на выделенном интервале .
3.4.1. Построение гистограммы распределения оценок на интервале .3.4.2. Определение предпочтительности значений параметров на интервале .
3.5. Выводы по третьему
разделу
РАЗДЕЛ 4. РЕШЕНИЕ ЗАДАЧИ СТРУКТУРНО-ПАРАМЕТРИЧЕСКОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛИ МНОГОФАКТОРНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
4.1. Методологические основы структурно-параметрической идентификации бихевиористических моделей непрямой аналогии .
4.2. Решение задачи структурно-параметрической идентификации модели оценивания методом группового учета аргументов (МГУА)
4.2.1. Теоретические и алгоритмические основы МГУА 4.2.2. Применение МГУА для решения задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания .
4.2.3. Анализ полученных результатов и особенностей применения МГУА
4.3. Реализация структурно-параметрической идентификации модели оценивания с помощью генетических алгоритмов (ГА)
4.3.1. Особенности применения ГА для решения задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания .
4.3.2. Генетический алгоритм решения задачи 4.3.3. Особенности решения задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания с помощью ГА .
4.4. Методология и инструментальные средства решения задачи структурно-параметрической идентификации модели оценивания с помощью искусственных нейронных сетей (ИНС) .
4.4.1. Методологические и теоретические основы построения ИНС .4.4.2. Проектирование архитектуры ИНС для решения задачи синтеза модели многофакторного оценивания
4.4.3. Обучение ИНС для синтеза модели многофакторного оценивания .
4.4.4. Решение задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания с помощью ИНС .
4.5. Выводы по четвертому
разделу .
РАЗДЕЛ 5. ОПРЕДЕЛЕНИЕ МНОГОФАКТОРНЫХ ОЦЕНОК И РАНЖИРОВАНИЕ АЛЬТЕРНАТИВ В УСЛОВИЯХ ИНТЕРВАЛЬНОЙ НЕОПРЕДЕЛЕННОСТИ .
5.1. Классификация интервальных величин по признаку информированности о предпочтительности значений внутри интервала
5.2. Вычисление значений многофакторных оценок при интервальном задании переменных
5.2.1. Вычисление многофакторной оценки в ситуациях объективного и субъективного рисков .
5.2.2. Вычисление значения многофакторной оценки в условиях объективной неопределенности .
5.2.3. Вычисление значения многофакторной оценки в условиях субъективной неопределенности
5.3. Связь и взаимная трансформация величин с различными видами неопределенности .
5.3.1. Обобщение арифметических операций с интервальными величинами .
5.3.2. Взаимная трансформация интервальных переменных различных типов
5.4. Определение экстремального значения функции в условиях интервальной неопределенности параметров
5.5. Определение экстремального решения при интервальном задании характеристик альтернатив
5.6. Ранжирование случайных величин .
5.7. Ранжирование интервальных величин с неизвестными предпочтениями внутри интервалов .
5.8. Ранжирование нечетких величин .5.9. Выводы по пятому
разделу
РАЗДЕЛ 6. ОЦЕНКА ТОЧНОСТИ, АДЕКВАТНОСТИ И ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЛОЖНОСТИ МЕТОДА КОМПАРАТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МОДЕЛЕЙ МНОГОФАКТОРНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
6.1. Анализ точности решения задачи параметрической идентификации модели многофакторного оценивания .
6.1.1. Постановка задачи и формирование критериев оценки точности 6.1.2. Оценка точности идентификации параметров методами определения чебышевского решения и средней точки
6.1.3. Вычисление параметров модели оценивания с использованием генетических алгоритмов
6.1.4. Сравнительный анализ точности определения параметров модели многофакторного оценивания различными методами
6.2. Тестовое исследование методов структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания
6.2.1. Результаты тестового моделирования решения задачи структурно-параметрической идентификации с использованием генетических алгоритмов
6.2.2. Численное моделирование и анализ результатов решения задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания с помощью МГУА .
6.2.3. Использование для решения задачи структурно-параметрической идентификации модели многофакторного оценивания искусственных нейронных сетей
6.3. Выводы по шестому
разделу .
РАЗДЕЛ 7. ПРИМЕРЫ РЕШЕНИЯ ПРИКЛАДНЫХ ЗАДАЧ МЕТОДОМ КОМПАРАТОРНОЙ ИДЕНТИФИКАЦИИ МНОГОФАКТОРНЫХ ОЦЕНОК .
7.1. Идентификация маркетинговых предпочтений потребителей .7.2. Синтез формальной модели порядковой ординальной классификации .
7.3. Синтез и идентификация модели управления поведением социальной группы
7.4. Компараторная идентификация моделей многофакторной оценки качества
7.5. Выводы по седьмому
разделу .ВЫВОДЫ ПРИЛОЖЕНИЕ А. Исходные данные и результаты тестового моделирования компараторной идентификации модели многофакторного оценивания .
ПРИЛОЖЕНИЕ Б. Примеры использования разработанного программного обеспечения для решения задач параметрической и структурно-параметрической идентификации моделей многофакторного оценивания
ПРИЛОЖЕНИЕ В. Документы о внедрении результатов работы .СПИСОК
- Київ+380960830922