У дисертаційній роботі розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що навчається в режимі ФКА за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Головні наукові та практичні результати роботи полягають у такому: 1. Проведено порівняльний аналіз існуючих методів і підходів до аналізу і синтезу СППР, що навчаються в режимі кластер-аналізу, проаналізовано методологію, сучасний стан та тенденцію розвитку АСК на базі інтелектуальних СППР. Показано, що існуючі методи автоматичної класифікації носять в основному модельний характер і не враховують перетин класів розпізнавання, що має місце в практичних задачах автоматизації розподілених в просторі і часі технологічних процесах. 2. Вперше запропоновано інформаційно-екстремальний метод аналізу і синтезу інтелектуальної СППР, що навчається в режимі ФКА, який дозволяє забезпечувати статистичну стійкість та однорідність навчальної вибірки під час перехідних процесів в системі, пов’язаних із зміною режимів технологічного процесу за умов впливу неконтрольованих факторів. 3. Запропоновано комплекс логічно ув’язаних у рамках ІЕІ-технології категорійних моделей у вигляді діаграм відображень множин, що застосовуються при функціонуванні СППР в режимах факторного кластер-аналізу, які дозволяють суттєво спрощувати синтез алгоритмів функціонування інтелектуальних АСК. 4. Розроблено алгоритм оцінки функціональної ефективності навчання і досліджено вплив геометричних параметрів контейнерів класів розпізнавання, системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання, рівнів селекції (квантування) координат двійкових еталонних векторів-реалізацій образу, кроку квантування в часі реалізацій образу і періоду оброблення вхідних даних на функціональну ефективність СППР в режимах кластер-аналізу. 5. Розроблено алгоритми оптимізації геометричних параметрів контейнерів класів розпізнавання, системи контрольних допусків на ознаки розпізнавання, рівнів селекції (квантування) координат двійкових еталонних векторів-реалізацій образу, кроку квантування в часі реалізацій образу і періоду оброблення вхідних даних, що дозволило побудувати безпомилкові за навчальною вибіркою вирішальні правила, підвищити достовірність та оперативність класифікації функціональних станів технологічного процесу. 6. Розроблено і досліджено алгоритм визначення мінімального обсягу репрезентативної навчальної вибірки, що гарантує прийнятні з практичних міркувань величину статистичної похибки і оперативність обчислення. 7. Розроблено та реалізовано способи корекції асимптотичних точністних характеристик СППР, що навчається в режимі ФКА, при збільшенні потужності алфавіту класів розпізнавання, що дозволило підвищити достовірність класифікації функціональних станів технологічного процесу. 8. Запропоновано методологію проектування СППР, що навчається в режимі кластер-аналізу. Показано, що основна її відмінність від традиційних методологій полягає в тому, що при моделюванні когнітивних процесів прийняття рішень етапи аналізу і синтезу є взаємопов’язаними, а їх ієрархічна структура є рекурсивною. 9. Запропоновано компонентну архітектуру мультіагентної СППР, що навчається в режимі кластер-аналізу, на Java-орієнтованій платформі, з використанням компонентної технології J2EEIEJB, сервера додатків Web-Logic і ЗКБД Oracle 8. 10. На експериментальних даних доведено, що використання синтезованої за інформаційно-екстремальним методом здатної навчатися (самонавчатися) в режимі кластер-аналізу СППР у складі АСКТП забезпечує прийнятну з практичних міркувань функціональну ефективність системи при збільшенні потужності алфавіту класів розпізнавання у відносно широкому діапазоні, що підтверджує наявність у неї властивості адаптивності. Показано, що застосування СППР у режимі ФКА при виробництві складних мінеральних добрив дозволило зменшити вплив суб’єктивних факторів на технологічний режим і цим підвищити продуктивність праці та відсоток виходу конденційного продукту на рівні світових стандартів. Обґрунтування висновків і рекомендацій, наведених у роботі, підтверджується практичним використанням результатів дисертаційних досліджень. Результати досліджень упроваджено на підприємствах ВАТ «Сумихімпром», ВАТ «Selmi» (м. Суми) і в навчальному процесі Сумського державного університету. | 