Коллективные технологии интеллектуального анализа данных

Широкое использование в повседневной жизни систем интеллектуального анализа данных сдерживается высокой сложностью проектирования их алгоритмического ядра, требующего привлечения высококвалифицированных специалистов. Автоматизация процесса проектирования интеллектуальных систем может значительно упростить их разработку и внедрение. В работе рассмотрены методы автоматизированного проектирования интеллектуальных информационных технологий (ИИТ) для решения сложных задач анализа данных и принятия решений. Для автоматизации проектирования нейросетевых моделей, систем на нечеткой логике и нейро-нечетких систем, а также для поддержки принятия управленческих решений применяется модифицированный генетический алгоритм (ГА) с множественным оператором равномерной рекомбинации для решения задач условной оптимизации, отличающийся от известных алгоритмов организацией селективного давления на этапе скрещивания и обладающий большей эффективностью по сравнению со стандартными ГА. В проектировании коллективов ИИТ для повышения их эффективности применяются алгоритмы генетического программирования. Все предложенные методы проверены на реальных практических задачах принятия решений и анализа данных.