Модели и методы предиктивной аналитики данных динамики показателей для доверительного искусственного интеллекта

Авторы: Ярушкина Н.Г., Мошкин В.С., Гуськов Г.Ю., Романов А.А., Филиппов А.А., Корунова Н.В., Мытарин Е.С., Моисеев В.В., Кулешов А.В., Берхеев Э.К.

Издательство: Ульяновский государственный технический университет

Изложены разработанные модели, методы и алгоритмы, лежащие в основе интеграции средств формирования контекста анализа и методов предиктивной аналитики. Рассмотрены гибридные подходы, объединяющие нейросетевые модели анализа временных рядов с механизмами нечеткого логического вывода и нечеткими онтологиями для семантической интерпретации прогнозов. Представлена архитектура контекстно-зависимой системы поддержки принятия решений, реализующая трехуровневую модель. Теоретические разработки подтверждены практическими результатами экспериментальной апробации в различных предметных областях. Описана программная система, реализующая представленные методы и прошедшая лабораторную проверку. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям.