Обгрунтовано шляхи підвищення ефективності й оперативності керування слабоформалізованими технологічними процесами, які розподілені у просторі та часі та відбуваються за умов відсутності вхідного контролю сировини та матеріалів природного походження. З'ясовано, що застосування у виробництві систем підтримки прийняття рішень (СППР), що навчаються (самонавчаються) у режимі факторного кластер-аналізу (ФКА) дозволяє сформувати в АСК властивість адаптивності до автоматизації технологічних процесів. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу та синтезу СППР, що навчається у режимі кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Новий метод створено на базі трансформації на етапі навчання СППР апріорного нечіткого розбиття простору ознак розпізнавання у чітке розбиття еквівалентності, що дозволяє побудувати безпомилкові за навчальною вибіркою вирішальні правила. Запропоновано категорійні моделі й алгоритми оптимізації фенотопних і генотипних параметрів функціонувнаня СППР у режимі ФКА з самонавчанням. Досліджено вплив параметрів навчання на функіональну ефективність СППР. Розроблено засоби інформаційних технологій синтезу СППР, що функціонує у режимі ФКА, зроблено їх впровадження у виробництво складних мінеральних добрив у ВАТ "Сумихімпром" за умови відсутності внаслідок технічних ускладнень вхідного контролю сировини та матеріалів. Виявлено, що запропоновані заходи дозволили підвищити відсоток виходу кондиційного продукту та зменшити витрати компонентів мінеральних добрив.

  Скачати повний текст