Вперше розроблено категорний метод поповнення ієрархічних баз знань предметних областей (ПрО) автоматизованих систем, який дозволяє встановити нові морфізми прикладних моделей концептуалізації (МК) ПрО, якщо відомі лише базисні морфізми прикладних МК ПрО, що дозволяє одержувати неявно подану інформацію про складну ПрО. Удосконалено математичну модель бази знань ПрО системи прийняття рішень, що на відміну від існуючих дозволяє забезпечити цілісне багатоаспектне подання системи знань складної ПрО, одночасно й узгоджено враховувати онтологічні проблемні знання, і включає множину прикладних МК ПрО та множину морфізмів, які описують семантику структурних відношень прикладних МК ПрО. Обгрунтовано нові положення теорії подання знань з використанням розробленого мовою теорії категорій набору аксіом та наслідків, який на відміну від існуючих відображає семантичні закономірності складних ієрархічних організованих структур систем знань ПрО, що забезпечує стабільність бази знань щодо різних еволюційних змін ПрО й підвищує ефективність прийняття рішень. Удосконалено ітеративну процедуру створення ієрархічних баз знань автоматизованих систем шляхом включення розроблених правил поповнення ієрархічних баз знань ПрО, застосування яких на відміну від існуючих означає встановлення нових базисних морфізмів, що забезпечує семантичну коректність створюваної бази знань.

  Скачати повний текст