Показати скорочену інформацію

dc.contributor.authorКудряшова, А. В.uk
dc.contributor.authorДоморад, О. В.uk
dc.contributor.authorKudriashova, A. V.en
dc.contributor.authorDomorad, O. V.en
dc.date.accessioned2026-09-11T08:07:57Z
dc.date.available2026-09-11T08:07:57Z
dc.date.issued2024
dc.identifier.citationКудряшова А. В., Доморад О. В. Система нечітких знань щодо якості виконання післядрукарських процесів // Вісник Вінницького політехнічного інституту. 2024. № 5. С. 56-62. URI: https://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3103.uk
dc.identifier.issn1997-9274
dc.identifier.urihttps://ir.lib.vntu.edu.ua/handle/123456789/54087
dc.description.abstractНа основі експертного оцінювання післядрукарське опрацювання книжкових видань представлене функцією з такими аргументами: виготовлення зошитів, скріплення, комплектування, покривний матеріал, оброблення книжкових блоків, оздоблення, кінцеве опрацювання, проєкт. Виокремлено основні часткові показники якості виконання післядрукарських процесів: якість підготовчих та брошурувальних процесів, якість палітурних процесів. При цьому, якість підготовчих та брошурувальних процесів відображена такими лінгвістичними змінними, як проєкт післядрукарського опрацювання, виготовлення зошитів, комплектування, скріплення. Якість палітурних процесів представлена лінгвістичними змінними: оброблення книжкових блоків, покривний матеріал, оздоблення, кінцеве опрацювання. Виокремлено терм-множини та універсальні множини значень щодо кожної лінгвістичної змінної найнижчого рівня. Сформовано багаторівневу модель нечіткого логічного виведення формування інтегрального показника якості виконання післядрукарських процесів, яка ілюструє ієрархію проведеного дослідження щодо розроблення системи нечітких знань. Отримано числові значення функцій належності лінгвістичних змінних у разі встановлених рангів відповідних термів за п’ятьма точками поділу. Сформовано систему нечітких знань щодо якості післядрукарських процесів за теорією нечітких множин. Побудовано нечітку базу знань на основі висловлювань типу «якщо — і — тоді», «якщо — тоді — інакше», «якщо — або — тоді — інакше», матрицю знань та нечіткі логічні рівняння щодо найвищого рівня «якість виконання післядрукарських процесів» для термів «низька», «середня», «висока» та щодо часткових показників якості. Здійснено перетворення нечіткої множини у конкретні числові значення. Система нечітких знань уможливлює обчислення інтегрального показника прогнозованої якості виконання післядрукарських процесів.uk
dc.description.abstractBased on expert evaluation, post-print processing of book publications is represented by a function with the following arguments: notebook production, binding, assembling, cover material, book block processing, decoration, final processing, and project. The main partial quality indicators of post-print processes were identified: the quality of preparatory and binding processes, and the quality of cover-making processes. The quality of preparatory and binding processes is represented by such linguistic variables as the post-print processing project, notebook production, assembling, and binding. The quality of cover-making processes is represented by the linguistic variables: book block processing, cover material, decoration, and final processing. Term sets and universal sets of values were defined for each linguistic variable at the lowest level. A multi-level model of fuzzy logical inference for forming the integral quality indicator of post-print processes was developed, illustrating the research hierarchy regarding the development of a fuzzy knowledge system. Numerical values of the membership functions of linguistic variables were obtained for the established ranks of the respective terms at five division points. A fuzzy knowledge system was developed regarding the quality of post-print processes based on fuzzy set theory. A fuzzy knowledge base was constructed using expressions like "if — and — then," "if — then — otherwise," "if — or — then — otherwise," a knowledge matrix, and fuzzy logical equations for the highest level "quality of post-print processes" for the terms "low," "medium," and "high," as well as for partial quality indicators. The fuzzy set was transformed into specific numerical values. The fuzzy knowledge system enables the calculation of the integral forecast quality indicator of post-print processes.en
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherВНТУuk
dc.relation.ispartofВісник Вінницького політехнічного інституту. № 5 : 56-62.uk
dc.relation.urihttps://visnyk.vntu.edu.ua/index.php/visnyk/article/view/3103
dc.subjectпіслядрукарський процесuk
dc.subjectнечітка логікаuk
dc.subjectлінгвістична зміннаuk
dc.subjectбагаторівнева модельuk
dc.subjectякістьuk
dc.subjectpost-press processen
dc.subjectfuzzy logicen
dc.subjectlinguistic variableen
dc.subjectmulti-level modelen
dc.subjectqualityen
dc.titleСистема нечітких знань щодо якості виконання післядрукарських процесівuk
dc.title.alternativeBuilding a Fuzzy Knowledge System for the Quality of Post-Press Processes Executionen
dc.typeArticle, professional native edition
dc.typeArticle
dc.identifier.udc004.94:655
dc.relation.referencesДСТУ ІSО 9000-2015. Системи управління якістю. Основні положення та словник термінів. Київ, Україна: ДП «УкрНДНЦ», 2016. 51 с.uk
dc.relation.referencesДСТУ 3993-2000. Товарознавство. Терміни та визначення. Київ, Україна: Держстандарт України, 2000. 24 с.uk
dc.relation.referencesДСТУ ISO 9001:2015. Системи управління якістю. Вимоги. Київ, Україна: ДП «УкрНДНЦ», 2016. 22 с.uk
dc.relation.referencesВ. М. Сеньківський, і А. В. Кудряшова, Моделі інформаційної технології проєктування післядрукарських процесів, моногр. Львів, Україна: УАД, 2022. 204 с.uk
dc.relation.referencesL. A. Zadeh, Fuzzy Sets, Fuzzy Logic, and Fuzzy Systems: selected papers, J. George Klir, Bo Yuam. Ed., 1996, 840 p.en
dc.relation.referencesO. Sichevska, V. Senkivskyy, S. Babichev, and O. Khamula, Information Technology of Forming the Quality of Art and Technical Design of Books. DCSMart, 2019. pp. 45-57.en
dc.relation.references, V. Senkivskyy, I. Pikh, N. Senkivska, I. Hileta, O Lytovchenko, and Y. Petyak, “Forecasting assessment of printing process quality,” in Intellectual Systems of Decision Making and Problem of Computational Intelligence, International Scientific Conference, May, 2020, pp. 467-479. Cham: Springer International Publishing.en
dc.relation.referencesV. Senkivskyy, I. Pikh, S. Havenko, and S. Babichev, “A model of logical inference and membership functions of factors for the printing process quality formation,” Lecture Notes in Computational Intelligence and Decision Making. Springer International Publishing, pp. 609-621, 2020.en
dc.relation.referencesV. Repeta, I. Myklushka, V. Zhydetskyy, V. Slobodianyk, and V. Pylypiuk, “Models of the Influence of Factors on the Process of Digital Inkjet Printing of Photographic Images,” MoMLeT+ DS, pp. 107-116, 2021.en
dc.relation.referencesV. Senkivskyi, A. Kudriashova, I Pikh., I. Hileta, and O. Lytovchenko, “Models of Post-press Processes Designing.,” 1st International Workshop on Digital Content & Smart Multimedia, DCSMart, pp. 259-270, 2019.en
dc.relation.referencesB. Durnyak, P. Shepita, L. Tupychak, Y. Petriv, and J. Shepita, “Post-press product quality assessment models for the IIoT system,” ICyberPhyS, 2023. [Electronic resource]. Available: https://ceur-ws.org/Vol-3736/paper6.pdf.en
dc.relation.referencesВ. З. Маїк, Технологія брошурувально-палітурних процесів, підруч., Е. Т. Лазаренко, Ред. Львів, Україна: УАД, 2011, 488 с.uk
dc.identifier.doihttps://doi.org/10.31649/1997-9266-2024-176-5-56-62


Файли в цьому документі

Thumbnail

Даний документ включений в наступну(і) колекцію(ї)

Показати скорочену інформацію