Розглянуто питання формалізації процесів розробки, підтримки та розвитку інтелектуальних інформаційно-керуючих систем для створення адаптивної технології реалізації даних процесів. Запропоновано формальну систему вищого (скінченного) порядку, що дозволяє перевизначення нових типів об'єктів у процесі функціонування системи. Розроблено процедуру виведення, яка інтегрує методи використання знань, аналогій та впорядковану лінійну m-резолюцію. Доведено повноту процедури виведення.

Отмечено, что использование интервального анализа и нечетких математических моделей, основанных на нечетких множествах Л. Заде, можно рассматривать как одно из направлений развития интеллектуальных систем. При создании нечетких моделей не делается классического аналитического описания, необходимо только профессиональное описание управления процессом опытным оператором.

Розглянуто основні напрямки теорії інтелектуальних систем управління - адаптивні системи управління; системи, які грунтуються на знаннях; фаззі-системи на основі нечітких множин; штучні нейронні мережі. Наведено список літератури з розглянутих питань, а також навчальні дисципліни в підготовці фахівців з комп'ютерної інженерії та управління.

Наведено сучасні підходи до моделювання систем керування за умов невизначеності з метою розробки методів та алгоритмічних засобів для їх синтезу та оптимізації. На підставі узагальнювальної функції та операторного методу моделювання описано математичний метод для спільної обробки чітких, нечітких і стохастичних даних. Проаналізовано особливості використання даного методу для проектування систем керування з голосовим інтерфейсом.

Приведены современные подходы к моделированию систем управления в условиях неопределенности с целью разработки методов и алгоритмических средств для их синтеза и оптимизации. На основе обобщающей функции и операторного метода моделирования описан математический метод совместной обработки четких, нечетких и стохастических данных. Проанализированы особености применения данного метода для проектирования систем управления с голосовым интерфейсом.

С использованием средств инженерии знаний, а также на базе введенных разноуровневых по структурной сложности алгоритмических квантах знаний (РАКЗ) в виде формализованных порций информации с соответствующим содержанием (семантикой) предложен новый квантовый подход к проблеме принятий решений и управления в условиях неопределенности. Обоснована возможность создания эффективных РАКЗ-методов и РАКЗ-моделей представления и компьютерного манипулирования квантами знаний в строго формализованных классах алгоритмических квантовых структур разнотипной информации. С использованием РАКЗ-методов проанализирована эффективность реализации принципа причинно-следственного вывода решений посредством базы квантов знаний, синтезируемой при обучении в форме системы импликативных и функциональных закономерностей по выборочным знаниям для данной предметной области.

На підставі аналізу сучасного стану методів проектування та автоматичної класифікації розглянуто особливості постановки задачі інформаційного синтезу здатних навчатися (самонавчатися) інтелектуальних систем керування. Викладено методологічні та теоретичні положення інформаційно-екстремального методу функціонально-статистичних випробувань (МФСВ), який грунтується на прямій оцінці інформаційної спроможності інтелектуальної системи. Проаналізовано особливості застосування МФСВ для автоматичної класифікації об'єктів різної природи.

На основе анализа современного состояния методов проектирования и автоматической классификации рассмотрены особенности постановки задачи информационного синтеза способных обучаться (самообучаться) интеллектуальных систем управления. Изложены методологические и теоретические положения информационно-экстремального метода функционально-статистических испытаний (МФСИ), основывающегося на прямой оценке информационной способности интеллектуальных явлений. Проанализированы особенности применения МФСИ для автоматической классификации объектов различной природы.

Розглянуто найбільш важливі аспекти сучасних технологій створення інтелектуальних систем керування (ІСК), зокрема, генетичні алгоритми для вирішення завдань глобальної багатопараметричної оптимізації (генетичні оператори, репродуктивний план Холланда, селекцію батьківських хромосом, критерій зупинення еволюції), теорії нейронних мереж (НМ) і нечітких множин, методи синтезу нечітких регуляторів (НР). Висвітлено особливості застосування НМ і НР у ІСК, охарактеризовано загальні принципи алгоритмізації та побудови ІСК. Наведено алгоритми знаходження оптимальних траєкторій, описано біологічні та штучні НМ.

Рассмотрены наиболее важные аспекты современных технологий создания интеллектуальных систем управления (ИСУ), в частности, генетические алгоритмы для решения задач глобальной многопараметрической оптимизации (генетические операторы, репродуктивный план Холланда, селекция родительских хромосом, критерий остановки эволюции), теории нейтронных сетей (НС) и нечетких множеств, методы синтеза нечетких регуляторов (НР). Освещены особенности применения НС и НР в ИСУ, охарактеризованы общие принципы алгоритмизации и построения ИСУ. Приведены алгоритмы нахождения оптимальных траекторий, описаны биологические и искусственные НС.

Проаналізовано шляхи підвищення оперативності етапу навчання системи керування за методом функціонально статистичних випробувань. Досліджено тенденцію зміни параметрів навчання в процесі оптимізації за різних модифікацій методу та вплив просторових обмежень на кількість ітерацій оптимізації. Підвищення оперативності алгоритму проілюстровано на прикладі автофокусування електронного мікроскопа за зображеннями зразка, що досліджується.

Запропоновано новий підхід до наведення продукційних моделей. Побудовано структуру відповідної алгебри лінгвістичних моделей. Алгебричне подання дозволяє описати знанняорієнтовані продукційні моделі як поліномні моделі та моделі у просторі стану. Опис базується на методах аналізу, запропонованих для слабо формалізованих процесів. Досліджено властивості стійкої моделі у просторі стану, які грунтуються на класичних методах теорії автоматичного керування. Розроблено методи аналізу власних значень і аналізу стійкості, що базуються на використанні реляційної алгебри. Алгебричний метод дозволяє подати велику кількість правил як компактний алгебричний вираз. Методологія алгебричного аналізу слабо формалізованих систем включає також структурну та параметричну ідентифікацію алгебричних моделей, аналіз керованості та спостережуваності. Проблему синтезу лінгвістичних продукційних систем керування вирішено на базі квадратичного критерію, критерію розміщення полюсів і детермінованого підходу. Наведено метод синтезу, що базується на принципах реляційної алгебри. Створено комп'ютерну програму імітаційного моделювання складних динамічних систем.

Розроблено алгоритми, моделі та програмне забезпечення для розв'язання задач керування складними об'єктами та процесами, що автоматизуються. Розглянуто прямі методи, пов'язані з розв'язком чітких та нечітких систем лінійних алгебричних рівнянь з сингулярною або виродженою матрицею в нейромережі. Запропоновано алгоритми розв'язання систем алгебричних рівнянь з нечіткими коефіцієнтами, методи та алгоритми реалізації операцій нечіткої арифметики в нейромережі, алгоритм ідентифікації об'єкта типу "чорний ящик" на основі полінома Колмогорова - Габора для умов інформаційної невизначеності, а також алгоритм прогнозування нечітких числових рядів на підставі прямих методів та методів занурення в нейромережу.

Предложена концепция обеспечения функциональной устойчивости для распределенной интеллектуализированной системы управления сложным техническим объектом, обоснованы показатели и критерии функциональной устойчивости на основе анализа графа структуры системы.

The paper continues the theme of plural uncertainty models began by the previous paper of the authors and deals with the necessary and sufficient conditions for the solution of linear inequalities. The conditions are of constructive type arid formulated in the terms of protective matrices.

Разработана методология становления и развития нового научного направления "аналитика интеллекта" как "суммы аналитических технологий" реализации интеллектуального управляющего ядра "сложных эргатических динамических систем" (динамических систем человек—машина—прикладной процесс). Приведены методы топологического анализа и синтеза интеллектуального управления сложными системами в сложных средах на аналитической основе использования интегрированных корневых свойств интеллекта в представлениях теории динамических систем. Сформирована базовая система законов и система аналитических технологий синтеза интеллектуального управления прикладными процессами в "большом" и в "целом".