В дисертації вирішено науково-прикладну задачу розробки орієнтованих на знання моделей, алгоритмічної бази і програмних засобів для підтримки прийняття рішень в технологічній підготовці виробництва на основі використання засобів інженерії квантів знань. Головні наукові і практичні результати роботи полягають в наступному. 1. Сформовано специфічні за змістом упорядковані структури знань (метазнання) для технологічної підготовки виробництва, що забезпечують відстеження логіки процесу проектування оснащення, знімаючи зайві обмеження на процес проектування і застерігаючи від можливих проектних помилок. 2. Вдосконалено квантову мережу на снові спрощення форми числового представлення квантів знань, що забезпечує збереження початкової розмірності простору ОПР та інформативних зв’язків між компонентами доменів квантів, а також введення відповідної асоціативної мережі, що забезпечує уточнення результуючого висновку шляхом експертного оцінювання отриманих за квантовою мережею результатів. 3. Побудовані бази квантів знань і квантові моделі для підтримки прийняття рішень при проектуванні оснащення для листового штампування. 4. Розроблені структура асоціативної мережі і механізм логічного виведення для асоціативної підтримки точних квантових моделей. Побудовані асоціативні мережі, що працюють на основі виведених за квантовою мережею рішень, та дозволяють оцінити неоднозначні рішення отримані за квантовою мережею. 5. Розроблений комплекс алгоритмів для маніпулювання квантами знань про ОПР, а також алгоритми навчання асоціативної мережі і асоціативного виведення. 6. На базі використовування об'єктно-орієнтованого середовища Delphi 7 створені і впроваджені в учбовий процес Національного аерокосмічного університету ім. М.Є. Жуковського „Харківський авіаційний інститут” інтелектуальне ядро “СОРИвА”, що реалізує процеси навчання, донавчання, логічного виведення та формування пояснень, а також інтелектуальна система підтримки прийняття рішень “КВАНТ-Штамп”. На основі використання систем “КВАНТ-Штамп” і “СОРИвА” експериментально доведено ефективність розроблених моделей, методик і алгоритмів, за допомогою успішного рішення тестових і реальних задач прийняття рішень при: проектуванні оснащення в технологічній підготовці виробництва та прийнятті рішення про придбання акції. 7. Використання отриманих результатів дозволить зберегти знання і досвід провідних фахівців машинобудівного підприємства, істотно скоротити строки підготовки виробництва, підвищити якість проектних рішень, понизити трудомісткість процесу проектування оснащення. Вдосконалені моделі, розроблені алгоритми, методики і функціонуюче на їх основі інтелектуальне ядро можуть бути використані в науково-дослідних, проектно-конструкторських, наукових і промислових організаціях для автоматизації підтримки прийняття знанняорієнтованих рішень. |