Операторні моделі та методи інженерії квантів знань для підтримки прийняття технологічних рішень у механообробці

Abstract

Операторне прийняття класифікаційних та прогнозних рішень передбачає таку послідовність операторних перетворень різнорівневих k-знань: використовуючи опера¬тор індукції до таблиці емпіричних даних (ТЕД) як навчальних k-знання, синтезується база квантів знань (БкЗ). Потім, використовуючи оператор дедукції за початковими (вхідними) k-знаннями за об’єктом на основі БкЗ, приймається класифікаційне або прогностичне рішення у вигляді результуючого k-знання. Операторний метод прийняття рішень ґрунтується на комп’ютерному маніпулюванні векторно-матричними структурами (на відміну від існуючих методів), що дає змогу скоротити час створення БkЗ та підвищити ефективність комп’ютерного формування рішень. Operating derivation of identification and prognostic decisions suppose such a sequence of operating transformations of different-level k-knowledge: using induction operator according to the given table of empirical data (TED) as learning k-knowledge the database of knowledge quanta (BkZ) is synthesized. Then using deduction operator according to the observed (input) k-knowledge of object, the searched identification or prognostic decisions are derived on the basis of BkZ in a form of resulting k-khowledge. Operating method of decision derivation is based on the computer manipulation of vector-matrix structures (unlike the existing methods), that allows to abbreviate the time for BkZ synthesis as a conclusive rule and to increase the efficiency of computer decision-making.