Розглянуто питання автоматизованого формування знань з даних, розпізнавання прихованих закономірностей (образів, патернів) і моделювання принципів їх представлення на базі формальної логіки. Удосконалено методи виявлення й оцінки логічних закономірностей у даних у вигляді асоціативних правил. Запропоновано метод генерації агрегованих асоціативних правил на підставі об'єднання гілок дерева покрить для небінарних ознак. Створено метод розрахунку характеристик агрегованих асоціативних правил з використанням характеристик бінарних асоціацій, що дозволяє підвищити ефективність пошуку логічних залежностей між ознаками у інтелектуальних базах даних. Запропоновано метод оцінки інформативності асоціативних правил, створений на базі розрахунку узагальненої характеристики асоціації - повної взаємної інформації, яка дозволяє задати лінійний порядок під час оцінки асоціації та скоротити розмірність задачі її оцінки. Проаналізовано залежність інформативності від загальноприйнятих характеристик асоціативного правила - рівня підтримки, довіри та покращання.

 Автореферати дисертацій 

---

Додаткова інформація про автора(ів) публікації:
(cписок формується автоматично, до списку можуть бути включені персоналії з подібними іменами або однофамільці)

• Тітова Олена Василівна (медичні науки)
• Тітова Олена Вітольдіївна (технічні науки)
• Тітова Ольга Василівна (технічні науки)

  Якщо, ви не знайшли інформацію про автора(ів) публікації, маєте бажання виправити або відобразити більш докладну інформацію про науковців України запрошуємо заповнити "Анкету науковця"