Досліджено актуальні питання розробки аксіоматичних моделей і методів проектування лінгвістичних трансляторів у системах логічного програмування. Зокрема, запропоновано методи перетворення правил довільних граматик на адекватні формули логічних обчислень, що дозволяє реалізувати фази компіляції відповідних умов за допомогою методу резолюцій. Сформульовано та доведено достатні умови завершеності фаз синтаксичного аналізу та переведення. Досліджено узагальнені моделі методу резолюцій і алгоритму уніфікації в рамках математик, відмінних від категорії множин.

  Скачати повний текст

Вперше розроблено модель подання знань - логіко-обчислювальну семантичну (ЛОС) мережу, що має нову сукупність функціональних можливостей, одночасно не притаманних аналогічним моделям. Розроблено метод прямого логічного виводу на базі формування множин вершин ЛОС-мережі, специфічною особливістю якого є можливість безпосереднього виведення з кожної з них деякої раніше не виведеної вершини. Вперше створено метод побудови початкового стану процесу прямого логічного виводу, що дозволяє виключити можливість завдання суперечних, неповних або надлишкових вхідних даних для опису ситуації для рішення проблемних задач на ЛОС-мережі. Розроблено методи статичної верифікації знань, поданих у ЛОС-мережі. Запропоновано теретико-графовий підхід для рішення проблеми виявлення й усунення суперечностей у структурі ЛОС-мережі. Розроблено метод генерації множини тестових випадків для ЛОС-мережі. На базі розроблених моделі подання знань і методів їх обробки реалізовано програмно-інструментальне середовище подання й обробки знань (СЛМ-технологію). Показано можливості використання нової СЛМ-технології для підтримки процесів подання й обробки чітких і нечітких процедурно-декларативних знань і забезпечення їх несуперечності.

  Скачати повний текст

  Скачати повний текст

Змодельовано процеси розвитку нечітких онтологій. Побудовано гібридну математичну модель розвитку онтологій, що інтегрує нові екстенсивну й інтенсивну моделі. Розроблено метод аналізу адекватності розвитку онтології, який передбачає використання нових формальних критеріїв неповноти та надмірності, що дозволяє розв'язувати задачі у нечіткому метричному просторі. Наведено метод усунення властивостей динамічної суперечливості онтологічної інформації, який базується на введенні нечітких аксіом до складу онтології замість суперечливих і дозволяє знизити трудомісткість прийняття рішень і підвищити їх вірогідність в інтелектуальних системах управління знаннями складних систем. Розвинуто методи подання нечітких знань у складі онтології. Для вирішення практичних завдань запропоновано й обгрунтовано алгоритмічні засоби аналізу розвитку онтологій за узагальненими критеріями неадекватності. Визначено структуру та функції інструментальних засобів прийняття рішень у прикладних задачах.

  Скачати повний текст

Досліджено нейро-фазові моделі та системи, а також методи ї навчання та самонавчання для розв'язання задач інтелектуального аналізу даних, а саме: відтворення функціональних залежностей, зниження розмірності простору ознак числових даних і задач автоасоціативної пам'яті у режимі послідовної обробки. Вдосконалено метод самонавчання тришарової автоасоціативної нейронної мережі для зниження розмірності, що дозволяє підвищити швидкодію та точність обробки та запропоновано модель цієї мережі. Вдосконалено методи самонавчання нейромережевих моделей для аналізу головних компонент, що забезпечують можливість обробки нестаціонарних даних у послідовному режимі. Синтезовано моделі нечітких автоасоціативних пам'ятей, що мають півищену ємність і розширені функціональні можливості. Запропоновано модель узагальненої регресійної нейро-фаззі мережі, що характеризується простотою обчислення, дозволяє інтерпретувати результати з високою точністю. Встановлено структурну подібність між дискретним F-перетворенням і узагальненою регресійною нейронною мережею, на підставі якої запропоновано модель адаптивного F-перетворення, що дозволяє послідовно обробляти дані та змінювати кількість функцій належності під час процесу навчання. З урахуванням здійснених тестових вибірок, а також під час розв'язання практичних задач з медико-біологічної та фінансової сфер підтверджено ефективність запропонованих нейро-фаззі методів і моделей.

  Скачати повний текст

Розроблено новий секвенційній підхід до побудови машинно-орієнтованих числень в класичній логіці першого порядку, які не вимагають проведення попередньої сколемізації. Даний підхід дозволяє довести секвенційний варіант теореми Ербрана, який використовує оригінальне поняття допустимої підстановки та веде до побудови сімейства секвенційних числень для пошуку виведення без сколемізації. Досліджено на коректність і повноту досить ефективне цілеорієнтоване числення секвенційного типу, що не вимагає проведення попередньої сколемізації, а також цілеорієнтовані секвенційні числення для випадку сколемізації. Зокрема, побудовано коректне та повне числення літеральних дерев. Встановлено зв'язок числення літеральних дерев з добре відомими SLD-резолюцією, вхідною резолюцією, лінійною резолюцією та методом елімінації моделей, що використовуються в багатьох системах логічного програмування. Цей зв'язок дає засоби побудови їх повних розширень в логіці без рівності. Вивчено можливість вбудовування в них, зі збереженням коректності та повноти, парамодуляційної техніки для випадку роботи з рівністю, що враховує напрямок дії парамодуляції. Досліджено резолюційні та парамодуляційні стратегії лінійного типу для упорядкованих диз'юнктів, що використовують ослаблений варіант правила факторизації, доведено їх коректність і повноту.

  Скачати повний текст