И.А.Прокопенков1, А.С. Гарковенко2, В.О. Волосенков3, М.В. Ширяев4, Л.М. Железняк5, Ю.С. Асадова6
1,2 Военная академия войсковой ПВО ВС РФ (г. Смоленск, Россия)
3 АО «Концерн «Моринсис-Агат» (Москва, Россия)
4–6 Московский технологический университет (РТУ МИРЭА) (Москва, Россия)
1 prokopenkoff.ivan@yandex.ru, 2 garkovenko@mail.ru, 3 vvolosenkov @yandex.ru
Постановка проблемы. В статье рассматриваются проблемы, возникающие при решении задач оценивания организационно-технических систем. В настоящий момент существующие технологии обработки данных не позволяют реализовать своевременный и качественный анализ для формирования оценки системы. Рассмотрены специфические особенности использования моделей машинного обучения основанных на интеллектуальном анализе данных предметной области.
Цель. Исследовать модели машинного обучения для решения задачи оценивания организационно-технических систем.
Результаты. Предложен подход, позволяющий оперативно оценивать сложные системы на основе интеллектуального анализа данных.
Практическая значимость. Своевременное оценивание эффективности работы сложных систем, позволит оперативно принимать управленческие решения.
Прокопенков И.А., Гарковенко А.С., Волосенков В.О., Ширяев М.В., Железняк Л.М., Асадова Ю.С. Модели машинного обучения для решения задачи оценивания организационно-технических систем // Наукоемкие технологии. 2025. Т. 26. № 4.
С. 50−59. DOI: https://doi.org/ 10.18127/j19998465-202504-06
- Гаврилова Т.А., Хорошевский В.Ф. Базы знаний интеллектуальных систем. СПб.: Питер. 2000. 384 с.
- Юдин В.Н., Карпов Л.Е., Ватазин А.В. Методы интеллектуального анализа данных и вывода по прецедентам в программной системе поддержки врачебных решений // Альманах клинической медицины. 2008. Т. 17. Ч. 1. С. 266–269.
- Борисов В.В., Федулов А.С., Зернов М.М. Основы нечеткой математики. Часть 5. Основы гибридизации нечетких моделей: Учебное пособие для вузов. М.: Горячая линия – Телеком. 2016. 105 с.
- Прокопенков И.А., Котов Д.В., Молявко А.А. Способ формирования обобщенных прецедентных решений на основе композиционного онтологического подхода // Сборник научных трудов VIII Междунар. науч.-практ. конф. «Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии». Смоленск: Универсум. 2020. Ч. II. С. 128–135.