Разработка методов интеллектуального анализа данных, прогнозирования и моделирования в задачах исследования слабоформализованных систем

Разработан комплекс алгоритмов интеллектуального структурно-классификационного анализа информации. При разработке соответствующих алгоритмов предполагалось, что исследуемая система состоит из существенного числа объектов, каждый из которых характеризуется многочисленным набором параметров. Основная идея структурно-классификационного подхода к исследованию систем подобного типа состоит в том, что основному анализу подлежит сама структура взаиморасположения рассматриваемых объектов в пространстве параметров. Интегральное описание объектов позволяет существенно повысить эффективность анализа поведения системы, а также устойчивость и робастность процедур принятия управленческих решений. Для формализации задачи использована методология классификационного анализа данных. Рассмотрены особенности реализации комплекса алгоритмов, а также выбора свободных параметров алгоритмов. Проведено моделирование разработанных алгоритмов, показавшее их высокую эффективность в широком диапазоне значений настраиваемых параметров.