Разработка и тестирование программного модуля для обработки гетерогенных наборов данных в виде дискретных (категориальных) данных. Разработка и тестирование программного модуля идентификации механизмов комплексного оценивания на основе полных обучающих наборов. Разработка и тестирование программного модуля определения неизвестных параметров в обучающих наборах для идентификации механизмов комплексного оценивания.

Объектом исследования являются процессы и методы обработки информации, основанные на технологиях искусственного интеллекта и машинного обучения. Предметом исследования являются математическое и программное обеспечение виртуальной среды интеллектуального анализа данных. Целью работы на первом этапе НИОКР является разработка и тестирование трех программных модулей, входящих в состав компьютерного программного обеспечения многопользовательской виртуальной среды интеллектуального анализа данных. Достижение цели подразумевало поэтапное выполнение следующих задач: 1) разработка и тестирование программного модуля для обработки гетерогенных наборов данных в виде дискретных (категориальных) данных; 2) разработка и тестирование программного модуля идентификации механизмов комплексного оценивания на основе полных обучающих наборов; 3) разработка и тестирование программный модуль определения неизвестных параметров в обучающих наборах для идентификации механизмов комплексного оценивания. Методология и методы исследования. В процессе проведения работ применялись общенаучные методы анализа и синтеза, а также специальные методы обработки информации, представляющей собой наборы гетерогенных данных, в частности, для количественно-измеримых переменных применялось интервальное кодирование и построение разрывных функций приведения, устанавливающих связь между множеством значений показателя и дискретными значениями; для номинальных переменных составлялись справочники; для агрегирования закодированных переменных применялись иерархические матричные механизмы комплексного оценивания, или как еще их называют в последнее время корни принятия решений; для синтеза и идентификации механизмов комплексного оценивания (корней принятия решений) использовался эвристический метод преобразования таблицы истинности, применимый для любой структуры дерева критериев и работающий как при полном, так и неполном обучающем наборе данных. Помимо этого, в отношении каждого разработанного программного модуля проводилось испытание с помощью функционального тестирования, т.е. проверка функциональных компонентов программы. Результаты работ. По итогам первого этапа работ были разработаны и протестирован программный модуль для обработки гетерогенных наборов данных в виде дискретных (категориальных) данных; разработан и протестирован программный модуль идентификации механизмов комплексного оценивания на основе полных обучающих наборов, а также разработан и протестирован программный модуль определения неизвестных параметров в обучающих наборах для идентификации механизмов комплексного оценивания.