Представлені результати узагальнення та подальшого розвитку математичних основ байєсовського підходу до прийняття рішень в умовах невизначенності. Приведені базові співвідношення для інтервального оцінювання. Розглянуті основні концепції побудови розв'язувальної процедури і вибір зважування, запропоновані алгоритми для точкового і інтервального байєсовського механізмів виведення. Запропоновані нетрадиційні напрямки використання одержаних результатів.

Розглянуто концепції побудови байєсівських процедур виведення в задачах діагностики для різних випадків невизначеності: точкового, інтервального та розмитого способів зображення інформації.

Розглянуто проблеми та відповідний апарат для розвитку байєсівського підходу до прийняття рішень у випадку нечіткої подачі інформації. Зокрема, введено поняття нечіткої та псевдочіткої величин, розглянуто основні концепції побудови байєсівської процедури розв'язано із залученням правила модус-поненс.

Розроблено і реалізовано технологію і комп'ютерну систему байєсівського прогнозування ефективності діяльності оператора (користувача ПК) за його соціопсихофізіологічними властивостями.

Запропоновано підхід до вирішення проблеми лінійної інтерполяції в нечіткому інформаційному просторі. Конструктивно викладено дві різні схеми виконання інтерполяції - евристичну, в основі якої геометрична інтерпретація операцій, і оптимізаційна, що базується на принципі розширення. Одержані результати дозволяють виконувати також нечітке лінійне прогнозування.

Розглянуто концептуальний базис нечітких байєсовських мереж довіри з недетермінованими станами. Введено поняття нечіткої оцінки ймовірності як нечіткого відношення спеціального виду і надано його геометричну інтерпретацію. Визначено функціональні перетворення нечітких оцінок ймовірностей і розроблено процедуру багатовимірної лінійної інтерполяції. Описано принципові аспекти розповсюдження інформації в нечітких байєсовських мережах довіри з недетермінованими станами.

Запропоновано ярусний підхід до представлення байєсівських мереж, який дозволяє відстежувати наявні в них інформаційні взаємозв'язки, забезпечує змістовну інтерпретацію одержаних результатів та обгрунтовує коректність обраного порядку перебору каузальних відношень. Підхід дозволяє уникнути дублювання обчислень у межах доступного обсягу пам'яті та може бути використаний для створення методів аналізу нечітких байєсівських мереж при паралельній організації обчислень.

Рассмотрены модели, методы и алгоритмические схемы для решения комплекса задач вероятностного вывода и организации вычислений в нечетких байесовских сетях с линейными и дивергентными связями переменных.

Представленные результаты позволяют проводить вероятностно корректное байесовское оценивание на нечетких сетях любой конфигурации. Получены условия согласованности ортогональных проекций нечеткой оценки многомерной вероятности, интерпретируемой как отношение на носителе специального вида, и определен подход к выполнению нечетких сетевых вычислений.

Представленные результаты позволяют применить сетевые методы организации вычислений для вероятностно корректного байесовского оценивания на нечетких сетях любой конфигурации.

Розглянуто специфічні проблеми, що виникають у процесі створення байєсівських мереж для обробки нечіткої інформації. Одержані умови забезпечують імовірнісну коректність апріорних даних і результатів мережевих обчислень. Для випадку недетермінованості станів вершин мережі запропоновано процедуру нечіткої лінійної інтерполяції. Наведені результати надають можливість виконувати ймовірнісно коректне байєсівське оцінювання на нечітких мережах довільної конфігурації.

Індекс рубрикатора НБУВ: Г247.34

Шифр НБУВ: Ж22412/а Пошук видання у каталогах НБУВ 

Рассмотрено индивидуальное априорное байесовское оценивание при ярусном представлении сетевого графа.

Рассмотрено групповое априорное байесовское оценивание при ярусном представлении сетевого графа.

Рассмотрены нечеткие условно-линейные отношения - структуру данных, которая делает возможным нечеткую трансформацию существующих точечных методов вычислений при наличии взаимодействующих переменных и линейных зависимостей между ними. В качестве примера использования предложенного подхода рассмотрены нечеткие оценки вероятностей. Привлечение условных нечетких отношений является эффективным способом обеспечения корректности результатов, в частности выполнения четких условий при использовании нечеткой информации.