Реєстраційний номер НДДКР в УкрІНТЕІ: 0121U107831
Якому пріоритетному напряму науки і техніки відповідає: інформаційні та комунікаційні технології
Дослідження: прикладне (наукова розробка)
Джерело фінансування: державний бюджет – загальний фонд державного бюджету
Обсяг фінансування: 500 – 1000 тис. грн. (880,0 тис.грн.)
Рік початку дослідження: 2021 р.
Загальний термін виконання дослідження (за планом): 2021-2023 рр.
Перспектива подальшого виконання у 2022 – 2023 роках: буде продовжено як науково- технічна розробка
Рівень дослідження: немає аналогів у світі
Наявність патенту: немає
Додаткові дії, що потребує подальше дослідження: додаткового фінансування; сучасного наукового обладнання
Участь установи в діючих регіональних цільових та комплексних Програмах: ЧНУ імені Петра Могили не брав участі.
Коротка характеристика, позитивні якості, подальша перспектива застосування.
У результаті дослідження розглянута специфіка процесів обробки даних та експертних знань, що протікають під впливом аналізованих видів незнання, у тому числі в умовах складних форм, зумовлених одночасною присутністю двох та більше видів незнання, зокрема неточності та неповноти, невизначеності, нечіткості та суперечливості та ін. Виявлені причини їх прояву. Визначені критерії та запропоновано поцедуру формалізації процесу їх ідентифікації.
Розроблено багатоетапну процедуру вибору математичного апарату моделювання визначеного виду незнання, в основу якої покладено синтез системи вирішуючих правил обґрунтованого вибору математично формалізму моделювання ідентифікованого виду незнання (в тому числі їх можливих комбінацій), на основі обліку заданого набору якісних і кількісних ознак, що дозволяють однозначно охарактеризувати можливості та обмеження методу-кандидату.
Розроблено прикладну ІКТ управління інтелектуальними ресурсами для підтримки процесів прийняття рішень в умовах неповних та неточних (грубих, необроблених, невпорядкованих) даних і знань ІС та ТР, в основу якої покладено запропоновані математичні моделі аналізу і структуризації неточних даних (знань) в умовах проведення груповий експертизи. Запропонована ІКТ може бути використана при вирішенні задачі класифікації грубих (необроблених) масивів даних в умовах наявності таких форм незнання, як неточність, неузгодженість, неповнота вихідної інформації (даних, знань).