Розробка алгоритму навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processingРазработан алгоритм обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Отличительная особенность предлагаемого алгоритма заключается в том, что он проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Также при использовании предложенного алгоритма не происходит накопления ошибки обучения искусственных нейронных сетей в результате обработки информации, поступающей на вход искусственных нейронных сетей. Разработка предложенного алгоритма обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. По результатам исследования установлено, что указанный алгоритм обучения обеспечивает в среднем на 16–23 % больше высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный алгоритм позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей. Также разработанный алгоритм позволит повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Предложенный алгоритм уменьшает использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений. Использование разработанного алгоритма позволит выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей, и повысить оперативность обработки информацииРозроблено алгоритм навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Відмінна особливість запропонованого алгоритму полягає в тому, що він проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Також при використанні запропонованого алгоритму не відбувається накопичення помилки навчання штучних нейронних мереж в результаті обробки інформації, що надходить на вхід штучних нейронних мереж. Розробка запропонованого алгоритму обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. За результатами дослідження встановлено, що зазначений алгоритм навчання забезпечує в середньому на 16–23 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений алгоритм дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж. Також розроблений алгоритм дозволить підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Запропонований алгоритм зменшує використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень. Використання розробленого алгоритму дозволить виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж, та підвищити оперативність обробки інформаці

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Development of a comprehensive method for assessing the efficiency of human resources staffing of organizational and state structures

Hierarchical construction of the human resources system, constant change in the forms and methods of armed struggle requires taking into account a large number of factors. At the same time, each of the factors is described by evaluation indicators of different origin and measurement units. This, in turn, requires the use of modern and proven mathematical apparatus, which is capable of processing a large array of various types of data with a given reliability of management decision making in a short period of time. In the course of the conducted research, classical methods of analysis were used to solve the problem of analyzing the conditions and factors affecting the effectiveness of the human resources staffing system. The theory of artificial intelligence was also used to process various types of data in the course of evaluating the effectiveness of the human resources staffing system. The object of the research is the system of staffing with human resources. The subject of the research is the effectiveness of the system of staffing with human resources. In the research, the development of a complex method for evaluating the effectiveness of staffing the organizational and state structures with human resources was carried out. The novelties of the research are: – evaluation of the possible risks of disruption of the task of staffing with human resources in the responsibility area; – determination of influence of indicators of the effectiveness of the human resource recruitment system on each other; – determination of influence of a group of indicators for evaluating the efficiency of the human resources system on a separate indicator. It is expedient to implement the specified method in algorithmic and program software while researching the state of the system of staffing with human resources during the formation of new or additional staffing of existing organizational and state structures

Обґрунтування чисельності зразків озброєння та військової техніки для виконання завдань

During the research of the use issue of samples of weapons and military equipment in operations, a significant correlation was established between the predicted effectiveness of such use and the characteristics of the quantitative and qualitative composition of samples of weapons and military equipment. Taking this into account, it is clear that while preparing any operation, it would be desirable to have such a basis of the composition of samples of weapons and military equipment, which is well-founded and can only be adjusted in the conditions of a certain operation. The objects of the research are the samples of weapons and military equipment that are the part of the groups of troops (forces). However, the results of the analysis show that the existing methods for substantiating the composition of samples of weapons and military equipment need improvement. First of all, this concerns the determination of the basic (support) version of the composition of samples of weapons and military equipment (WME). As in the existing methods, the basic (support) version of the composition is not determined, it is chosen by comparing the composition of one's troops and the enemy's troops according to their combat potential. This approach does not provide an opportunity to compare the groups, taking into account the specifics of the use of their striking equipment and to create the necessary balance of forces at all stages of the operation. Taking into account the above, we conducted the researches that made it possible to determine that with certain proportions, characteristic of the organizational structure of the absolute majority of military formations, there is a close to linear relationship between the number of their personnel and WME and combat potential. Based on the research results, an improved method of determining the basic (support) composition of samples of weapons and military equipment in operation is proposed.У ході дослідження питання застосування зразків озброєння та військової техніки в операціях була встановлена суттєва кореляція між прогнозованою ефективністю такого застосування від характеристик кількісно-якісного складу зразків озброєння та військової техніки. Враховуючи це, зрозуміло, що при підготовці будь-якої операції бажано було б мати таку основу складу зразків озброєння та військової техніки, що добре обґрунтована та може лише коригуватися в умовах певної операції. Об’єктом дослідження є зразки озброєння та військової техніки, що входять до складу угруповань військ (сил). Однак, результати аналізу свідчать, що існуючі методики щодо обґрунтування складу зразків озброєння та військової техніки потребує удосконалення. В першу чергу це стосується визначення базового (опорного) варіанту складу зразків озброєння та військової техніки (ОВТ). Оскільки в існуючих методиках визначення базового (опорного) варіанту складу не проводиться, а обирається шляхом порівняння складу своїх військ і військ противника за їх бойовими потенціалами. Даний підхід не дає можливість порівняти угруповання, враховуючи специфіку застосування їх ударних засобів та створити необхідне співвідношення сил на всіх етапах операції. Враховуючи вищезазначене, були проведені дослідження, які дали можливість визначити, що при певних пропорціях, характерних для організаційної структури абсолютної більшості військових формувань, між кількістю їх особового складу і ОВТ та бойовим потенціалом існує залежність, близька до лінійної. На основі отриманих результатів дослідження пропонується удосконалена методика визначення базового (опорного) складу зразків озброєння та військової техніки в операції

Підвищення ресурсу сільськогосподарських машин

The object of research is the technological process of increasing the service life of pointed cultivator shares of tillage machines through the use of a progressive method of vibration hardening. One of the most problematic areas is the inadequate study of the investigated technological process of restoring the working bodies of agricultural machines. In order to gain a deeper understanding of the process of vibration processing of the material of these machine parts during their restoration, it is necessary to conduct further experimental studies. In the course of the study, it has been found that the use of vibration deformation of the surface layer of the material of parts contributes to an increase in their resource. The optimal parameters of vibration hardening of the cutting elements of the cultivator shares of tillage machines have been determined, which makes it possible to increase their durability. The main parameters of vibration hardening are revealed: the vibration amplitude of the processing tool is 0.75 mm; vibration frequency – 1400 min–1; hardening time – 30 s. As a research result, the assessment of the change in linear wear along the width of the cutting element of the cultivator duckfoot of tillage machines was carried out. In cultivators with tines restored by welding angle plates made of 45 steel (GOST 1050-2013, GB 699-88), sormite surfacing and vibration hardening, the linear wear rate by weight of cutting elements is 35–43 % less than in new tines. A study of changes in the wear of the cutting edge of cultivator shares was carried out, which, when restored by welding corner plates made of steel 45 (GOST 1050-2013, GB 699-88), surfacing with sormite and vibration hardening, is 1.57–1.68 times less than in new shares. In comparison with existing technologies, the developed technology provides a reduction in the wear of cutting elements by 10–17 %, in comparison with new ones made of 65G steel (GOST 14959-2016, GB 1222). The coefficient of technical utilization of the cultivator with tines restored according to the developed technology, in comparison with the new ones, is 1.07 times higher.Объектом исследования является технологический процесс повышения срока службы стрельчатых культиваторных лап почвообрабатывающих машин за счет применения прогрессивного метода вибрационного упрочнения. Одним из самых проблемных мест является ненадлежащее изучение исследуемого технологического процесса восстановления рабочих органов сельскохозяйственных машин. С целью более глубоких представлений о процессе вибрационной обработки материала данных деталей машин при их восстановлении необходимо проведение дальнейших экспериментальных исследований. В ходе исследования установлено, что использование вибрационного деформирования поверхностного слоя материала деталей способствует повышению их ресурса. Определены оптимальные параметры вибрационного упрочнения режущих элементов культиваторных лап почвообрабатывающих машин, что позволяет повысить их долговечность. Выявлены основные параметры вибрационного упрочнения: амплитуда колебаний обрабатывающего инструмента – 0,75 мм; частота колебаний – 1400 мин-1; время упрочнения – 30 с. В результате исследования проведена оценка изменения линейного износа по ширине режущего элемента стрельчатых культиваторных лап почвообрабатывающих машин. В культиваторах с лапами, восстановленными приваркой угловых пластин из стали 45 (ГОСТ 1050-2013, GB 699-88), наплавкой сормайтом и вибрационным упрочнением, величина линейного износа по массе режущих элементов меньше на 35–43 %, чем в новых лапах. Проведено исследование изменения износа режущей кромки культиваторных лап, которая при восстановлении приваркой угловых пластин из стали 45 (ГОСТ 1050-2013, GB 699-88), наплавкой сормайтом и вибрационным упрочнением, в 1,57–1,68 раза меньше, чем в новых лапах. По сравнению с существующими технологиями, разработанная технология обеспечивает снижение износа режущих элементов на 10–17 %, по сравнению с новыми из стали 65Г (ГОСТ 14959-2016, GB 1222) Коэффициент технического использования культиваторного агрегата с лапами, восстановленными по разработанной технологии, по сравнению с новыми, в 1,07 раза вышеОб'єктом дослідження є технологічний процес підвищення терміну служби стрілчастих культиваторних лап ґрунтообробних машин за рахунок застосування прогресивного методу вібраційного зміцнення. Одним з найбільш проблемних місць є неналежне вивчення досліджуваного технологічного процесу відновлення робочих органів сільськогосподарських машин. З метою більш глибоких уявлень про процес вібраційної обробки матеріалу даних деталей машин при їх відновленні необхідне проведення подальших експериментальних досліджень. В ході дослідження встановлено, що використання вібраційного деформування поверхневого шару матеріалу деталей сприяє підвищенню їх ресурсу. Визначено оптимальні параметри вібраційного зміцнення ріжучих елементів культиваторних лап ґрунтообробних машин, що дозволяє підвищити їх довговічність. Виявлено основні параметри вібраційного зміцнення: амплітуда коливань обробного інструменту – 0,75 мм; частота коливань – 1400 хв-1; час зміцнення – 30 с. В результаті дослідження проведено оцінку зміни лінійного зносу по ширині ріжучого елемента стрілчастих культиваторних лап ґрунтообробних машин. У культиваторів з лапами, відновленими приварюванням кутових пластин зі сталі 45 (ГОСТ 1050-2013, GB 699-88), наплавленням сормайтом і вібраційним зміцненням, величина лінійного зносу по масі ріжучих елементів менше на 35–43 %, ніж у нових лап. Проведено дослідження зміни зносу ріжучої кромки культиваторних лап, яка при відновленні приварюванням кутових пластин зі сталі 45 (ГОСТ 1050-2013, GB 699-88), наплавленням сормайтом і вібраційним зміцненням, в 1,57–1,68 рази менше, ніж у нових лап. У порівнянні з існуючими технологіями, розроблена технологія забезпечує зниження зносу ріжучих елементів на 10–17 %, в порівнянні з новими зі сталі 65Г (ГОСТ 14959-2016, GB 1222). Коефіцієнт технічного використання культиваторного агрегату з лапами, відновленими за розробленою технологією, в порівнянні з новими, в 1,07 рази вищ

Розробка методу навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural networksРазработан метод обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений. Метод проводит обучение не только синаптических весов искусственной нейронной сети, но и вида и параметров функции принадлежности; архитектуры и параметров отдельного узла сети. В случае невозможности обеспечить заданное качество функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров искусственной нейронной сети происходит обучение архитектуры искусственных нейронных сетей. Выбор архитектуры, вида и параметров функции принадлежности происходит с учетом вычислительных ресурсов средства и с учетом типа и количества информации, поступающей на вход искусственной нейронной сети. Указанный метод позволяет проводить обучение отдельного узла сети и осуществлять комбинирование узлов сети. Разработка предложенного метода обусловлена необходимостью проведения обучения искусственных нейронных сетей для интеллектуальных систем поддержки принятия решений, с целью обработки большего количества информации, при однозначности решений, которые принимаются. Указанный метод обучения обеспечивает в среднем на 10–18% более высокую эффективность обучения искусственных нейронных сетей и не накапливает ошибок в ходе обучения. Указанный метод позволит проводить обучение искусственных нейронных сетей; определить эффективные меры для повышения эффективности функционирования искусственных нейронных сетей; повысить эффективность функционирования искусственных нейронных сетей за счет обучения параметров и архитектуры искусственных нейронных сетей. Метод позволит уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений; выработать меры, направленные на повышение эффективности обучения искусственных нейронных сетей; повысить оперативность обработки информации в искусственных нейронных сетяхРозроблено метод навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень. Метод проводить навчання не тільки синаптичних ваг штучної нейронної мережі, але й виду та параметрів функції належності; архітектури та параметрів окремого вузла мережі. В разі неможливості забезпечити задану якість функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів штучної нейронної мережі відбувається навчання архітектури штучних нейронних мереж. Вибір архітектури, виду та параметрів функції належності відбувається з врахуванням обчислювальних ресурсів засобу та з врахуванням типу та кількості інформації, що надходить на вхід штучної нейронної мережі. Зазначений метод дозволяє проводити навчання окремого вузла мережі та здійснювати комбінування вузлів мережі. Розробка запропонованого методу обумовлена необхідністю проведення навчання штучних нейронних мереж для інтелектуальних систем підтримки прийняття рішень, з метою обробки більшої кількості інформації, при однозначності рішень, що приймаються. Зазначений метод навчання забезпечує в середньому на 10–18 % більшу високу ефективність навчання штучних нейронних мереж та не накопичує помилок в ході навчання. Зазначений метод дозволить проводити навчання штучних нейронних мереж; визначити ефективні заходи для підвищення ефективності функціонування штучних нейронних мереж; підвищити ефективність функціонування штучних нейронних мереж за рахунок навчання параметрів та архітектури штучних нейронних мереж. Метод дозволить зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень; виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності навчання штучних нейронних мереж; підвищити оперативність обробки інформації в штучних нейронних мережа

Розробка методики пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму косяків риб

The object of research is decision support systems. The subject of research is the decision-making process in management problems using the fish school (FSH) algorithm, an advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. A solution search method using an improved FSH algorithm is proposed. The study is based on the FSH algorithm for finding a solution on the object state. For training FSH, evolving artificial neural networks are used. The method has the following sequence of actions: – input of initial data; – processing of initial data taking into account the degree of uncertainty; – checking the fitness function of the solution found; – procedure of feeding fish agents (FA); – instinctive-collective FA swimming; – calculation of the center of school gravity; – collective voluntary FA swimming; – changing the FA swimming parameters; – training of FA knowledge bases. The originality of the proposed method lies in the arrangement of FA taking into account the uncertainty of the initial data, improved global and local search procedures taking into account the degree of noise of data about the state of the analysis object. The peculiarity of the proposed method is the use of an improved FA training procedure. The training procedure consists in learning the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The use of the method makes it possible to increase the efficiency of data processing at the level of 18–25 % due to the use of additional improved procedures. The proposed method should be used to solve the problems of evaluating complex and dynamic processes in the interest of solving national security problemsОб’єктом дослідження є системи підтримки прийняття рішень. Предметом дослідження є процес прийняття рішення в задачах управління за допомогою алгоритму косяків риб (КР), удосконаленого генетичного алгориту та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Запропоновано методику пошуку рішень з використанням удосконаленого алгоритму КР. В основу дослідження покладений алгоритм КР – для пошуку рішення щодо стану об’єкту. Для навчання КР – використовуються штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Методика має наступну послідовність дій: – введення вихідних даних; – оброблення вихідних даних з урахуванням ступеню невизначеності; – перевірка функції придатності знайденого рішення; – процедура годівлі агентів риб (АР); – інстинктивно-колективне плавання АР; – обчислення центру тяжіння косяка; – колективно-вольове плавання АР; – зміна параметрів плавання АР; – навчання баз знань АР. Оригінальність запропонованої методики полягає у розставленні АРз урахуванням невизначеності вихідних даних, удосконаленими процедурами глобального та локального опушку з урахуванням ступеню зашумленості даних про стан об’єкту аналізу. Особливість запропонованої методики полягає в використанні удосконаленої процедури навчання АР. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методики дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 18–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропоновану методику доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів в інтересах вирішення завдань національної безпек

Development of an Algorithm to Train Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

The algorithm to train artificial neural networks for intelligent decision support systems has been constructed. A distinctive feature of the proposed algorithm is that it conducts training not only for synaptic weights of an artificial neural network, but also for the type and parameters of membership function. In case of inability to ensure the assigned quality of functioning of artificial neural networks due to training of parameters of artificial neural network, the architecture of artificial neural networks is trained. The choice of the architecture, type and parameters of membership function occurs taking into consideration the computation resources of the facility and taking into consideration the type and the amount of information entering the input of an artificial neural network. In addition, when using the proposed algorithm, there is no accumulation of an error of artificial neural networks training as a result of processing the information entering the input of artificial neural networks.Development of the proposed algorithm was predetermined by the need to train artificial neural networks for intelligent decision support systems in order to process more information given the unambiguity of decisions being made. The research results revealed that the specified training algorithm provides on average 16–23 % higher the efficiency of training artificial neural networks training that is on average by 16–23 % higher and does not accumulate errors in the course of training. The specified algorithm will make it possible to conduct training of artificial neural networks; to determine effective measures to enhance the efficiency of functioning of artificial neural networks. The developed algorithm will also enable the improvement of the efficiency of functioning of artificial neural networks due to training the parameters and the architecture of artificial neural networks. The proposed algorithm reduces the use of computational resources of decision support systems. The application of the developed algorithm makes it possible to work out the measures aimed at improving the effectiveness of training artificial neural networks and to increase the efficiency of information processin

Development of A Method for Training Artificial Neural Networks for Intelligent Decision Support Systems

A method for training artificial neural networks for intelligent decision support systems has been developed. The method provides training not only of the synaptic weights of the artificial neural network, but also the type and parameters of the membership function, architecture and parameters of an individual network node. The architecture of artificial neural networks is trained if it is not possible to ensure the specified quality of functioning of artificial neural networks due to the training of parameters of an artificial neural network. The choice of architecture, type and parameters of the membership function takes into account the computing resources of the tool and the type and amount of information received at the input of the artificial neural network. The specified method allows the training of an individual network node and the combination of network nodes. The development of the proposed method is due to the need for training artificial neural networks for intelligent decision support systems, in order to process more information, with unambiguous decisions being made. This training method provides on average 10–18 % higher learning efficiency of artificial neural networks and does not accumulate errors during training. The specified method will allow training artificial neural networks, identifying effective measures to improve the functioning of artificial neural networks, increasing the efficiency of artificial neural networks through training the parameters and architecture of artificial neural networks. The method will allow reducing the use of computing resources of decision support systems, developing measures aimed at improving the efficiency of training artificial neural networks and increasing the efficiency of information processing in artificial neural network