На основі аналітичного огляду та аналізу тенденції розвитку інтелектуальних автоматизованих систем керування сформовано задачу аналізу та синтезу системи підтримки прийняття рішень (СППР), що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено науково-методологічні основи інформаційно-екстремального методу аналізу і синтезу СППР, що самонавчається в режимі факторного кластер-аналізу за умов апріорної невизначеності, інформаційних і ресурсних обмежень. Для побудови безпомилкових за навчальною вибіркою вирішальних правил розроблено алгоритми самонавчання СППР з оптимізацією словника ознак розпізнавання в режимі факторного кластер-аналізу. Розроблено категорійні моделі та досліджено вплив параметрів навчання на функціональну ефективність СППР.
При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/447
