ОНТОЛОГІЯ ЯК ПРОГРАМНА НАДБУДОВА ДО СИСТЕМИ ДЛЯ МАТЕМАТИЧНОГО МОДЕЛЮВАННЯ НА ОСНОВІ ІНТЕРВАЛЬНИХ ДАНИХ - Мельник, Андрій (Інформаційні технології та комп’ютерна інженерія, 2022)
У статті розглянуто важливу наукову проблему розроблення методів та засобів побудови дискретних моделей складних об’єктів у вигляді інтервальних різницевих рівнянь на основі поєднання онтологічного підходу та аналізу інтервальних даних для розширення сфери та умов застосування моделей при забезпеченні її заданих прогностичних властивостей, розв’язування якої слугуватиме поштовхом для розвитку прикладних досліджень у сферах оборони країни, охорони довкілля, медицини та інших галузях, де необхідною компонентою системи підтримки прийняття рішень є математичні моделі об’єктів з розподіленими параметрами. Охарактеризовано сутність підходу до математичного моделювання на основі інтервального аналізу, основною собливістю якого є багаторазова оцінка параметрів моделі «вхід-вихід», побудованої за результатами експериментів, в якому вихідні змінні отримують в інтервальному вигляді. Основними результатами досліджень, наведеними в статті є: опис підходу до використання онтології математичного моделювання на основі інтервальних даних для розробки та використання програмних засобів, з метою розширення сфери та умов застосування моделей при забезпеченні її заданих прогностичних властивостей; запропоновано покрокову схему процесу розробки онто-керованої програмної системи математичного моделювання на основі інтервального аналізу; запропоновано схему процесу реалізації, використання та онтовлення розглянутої онтологічної моделі предметної області математичного моделювання на основі інтервальних даних. Особливістю запропонованих в даній статті підходів є те, що вони можуть бути реалізовані як програмна надбудова до прикладних систем математичного моделювання на основі інтервального аналізу. Поєднання підходів на основі інтервального аналізу та онтологічного представлення предметної області забезпечує підвищення ефективності обчислювальних процедур ідентифікації моделей складних об’єктів, а також адаптивне використання різнотипних моделей для різних предметних областей в системах підтримки прийняття рішень.