Рассмотрены вводные понятия и элементарные основы дискретной математики, булевы функции, функции k-значной логики. Изложены элементы комбинаторики, в частности, основные приемы комбинаторного оценивания, рекуррентные соотношения, производящие функции, асимптотические формулы. Проанализированы дизъюнктивные нормальные формы, графы, конечные автоматы, основы теории алгоритмов и введения в математическую логику.

Рассмотрены принципы организации локальных сетей, перспективные подходы к проектированию и оптимизации компьютерных сетей. Приведены характеристики сетевых операционных сетей и распространенных протоколов обмена информацией в сетях. Представлены справочные материалы по математическим методам анализа и проектирования сетей, включая подходы, основанные на технологиях искусственного интеллекта. Описаны принципы организации сети ИНТЕРНЕТ и технологии ИНТРАНЕТ.

Рассмотрены вопросы прогнозирования решений начально-краевых задач сопряжения для параболических уравнений с неполными данными. Освещены проблемы организации операций ввода и вывода в процессе обработки больших объёмов фактографической информации. Представлен подход к решению задач распознавания образов, основанный на использовании гиббсовких случайных полей.

Рассмотрены вопросы математики, информатики и кибернетики. Предложен траекторный подход к исследованию фредгольмовости сингулярных интегральных операторов с разрывными осциллирующими коэффициентами. Проанализированы полиномиальные соотношения в алгебрах линейных операторов над гильбертовыми кватернионными бимодулями. Освещены различные методы обучения байесовских сетей на основе данных, в частности, основные методы обучения, а также параметров, структуры сети и скрытых параметров. Описан гибридный метод распознавания на основе оптимальных тупиковых нечетких тестов и рекуррентного метода наименьших квадратов.

Приведены результаты исследований по проблеме качества обучения алгоритмов, современные модификации и обобщения генетических алгоритмов. Изложены теоретико-методологические основы создания интеллектуальных текстовых распознающих систем. Описаны новые классы систем нелинейных уравнений в частных производных параболического типа.

Освещены вопросы информатики, кибернетики, математики. Рассмотрена задача идентификации интегрального ядра при наблюдениях. Описаны псевдобулевы канонические оптимизационные модели и матроиды, квадратичные функции от пары проекторов. Приведены результаты исследования надежности однолинейной системы в стационарном режиме.

Представлен коэволюционный метод построения алгоритмических композиций в задачах обучения. Освещена проблема разработки информационных систем управления в условиях роста объемов данных, проанализирована роль унификации и формализации документов, используемых в системе. Рассмотрена задача многокритериальной псевдобулевой оптимизации в условиях не полностью заданных целевых функций. Изучены алгоритмы (метод ветвей и границ, линейная свертка критериев, локальный поиск) решения бикритериальных задач псевдобулевой линейной оптимизации.

Рассмотрена задача поиска корректных эмпирических аналогий в выборочных данных, имеющих вид булевых таблиц. Освещены три направления использования эмпирических аналогий: для синтеза продукций как элементов наполнения баз знаний; восстановления пропусков информации в булевых эмпирических таблицах обучения; и построения алгоритмов автоматической классификации.

Отмечено, что система IntMan позволяет осуществлять выбор тактических решений при наличии внешних неопределенных и противоборствующих факторов в условиях частичной информации о платежных матрицах. Реализована возможность моделирования конфликтов матричными играми с булевыми стратегиями при неполной начальной информации. Стратегия каждого игрока определяется булевым вектором. При разработке системы IntMan большое внимание уделено построению удобного интерфейса между базами данных, пользователем и решающими подсистемами.

Індекс рубрикатора НБУВ: З810.415

Рубрики:

Нечіткі моделі прийняття рішень

Шифр НБУВ: Ж24036 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Ключ. слова: размерность Вапника-Червоненкиса (VCD), колмогоровская сложность общерекурсивных функций, сложность классов решающих функций по В. Н. Вапнику
Індекс рубрикатора НБУВ: В127

Рубрики:

Теорія алгоритмів, рекурсивні функції

Шифр НБУВ: Ж24360 Пошук видання у каталогах НБУВ 

Ключ. слова: каноническая псевдобулева модель, матроид, кривизна дизъюнктивной нормальной формы
Індекс рубрикатора НБУВ: З810.417

Рубрики:

Оптимальні моделі прийняття рішень

Шифр НБУВ: Ж24360 Пошук видання у каталогах НБУВ 

The paper presents a general approach to the evaluation of the complexity of classes of algorithms, the so-called pVCD-method. To develop this method, all the examined families of models of empiric generalization were limited to classes implementable on computers and wider, by examining their partly recursive presentations. Within the framework of the algorithmic approach, the concept of Kolmogorov' complexity of classes of algorithms of the recognition of properties or extraction of regularities is proposed. Based on this concept, a method is proposed to evaluate the nonrandomness of the extraction of empirical regularities.

Рассмотрены основные научные направления: интеллектуальный анализ данных и машинное обучение, правдоподобные рассуждения, интеллектуальные методы классификации, интеллектуальный поиск и анализ информации в локальных и глобальных сетях, прикладные системы интеллектуальных данных, интеллектуальный анализ данных в социальной сфере и гуманитарных исследованиях, инструментальные средства интеллектуального поиска и анализа информации. Отражены, в частности, смысловые модели представления и обработки знаний. Обсуждено проблемы разработки нештатных ситуаций на космической станции. Исследована межкластерная многопутевая маршрутизация в сложной сети. Осуществлена разработка методов самообучения поисково-рекомендующей системы с целью усовершенствования ее поведения и пр.