В статті розглянуто питання обробки інформації при розв’язанні задач технологічної підготовки виробництва. Для цього пропонується використовувати ефективні методи багатовимірного статистичного аналізу і штучні нейронні мережі. Програмно реалізовано алгоритми стиснення початкових масивів інформації методами факторного, компонентного аналізу і багатовимірного шкалування, алгоритми класифікації і розпізнавання образів методами дискримінантного і кластерного аналізу, а також алгоритми моделювання методами групового врахування аргументів і штучних нейронних мереж. Вказані програми представлені у вигляді системи автоматизованої обробки технологічної інформації. Приведено структурну схему розробленої системи, а також послідовність інтерфейсних вікон при використанні даної системи.
1. Ajvazjan C.A. Meshalkin L.D. Prikladnaja statistika. Klassifikacii i snizhenie razmernosti: spravochnoe izdanie /C.A. Ajvazjan, V.M. Buhshtaber, I.S. Enjukov — M.: Finansy i statistika, 1998. — 587 s. 2. Vysloukh S.P. Faktornyj analiz tehnologicheskoj informacii //Vestnik Har’kovskogo gosudarstvennogo politehnicheskogo universiteta. Vyp. 100. Mashinostroenie. — 2000. — S. 26-29. 3. Vyslouh S.P. Primenenie metodov diskriminantnogo analiza pri tehnologicheskom proektirovanii. //Rezanie i instrument v tehnologicheskih sistemah. Mezhved. Nauchn.- tehn. sbornik. —2001. —Vyp. 60. — S. 26-35. 4. Vyslouh S.P. Primenenie metodov klasternogo analiza pri proektirovanii tehnologicheskih processov. //Vestnik Sev. GTU. Vypusk 36: Avtomatizacija processov i upravlenie. Sb. Nauchn. Trudov Sevastop. Nac. tehn. un-t. — 2002. — S. 103-108. 5. Vysloukh S.P. Іnformacіjnі tehnologії v zadachah tehnologіchnoї pіdgotovki prilado- ta mashinobudіvnogo virobnictva: monogr. — K.: NTUU “KPІ”, — 2011. — 488 s. 6. Vysloukh S.P., Rogovij O.M., Voloshko O.V. Svіdoctvo na reєstracіju avtors’kogo prava na tvіr: "Komp’juterna programa “Avtomatizovana sistema obrobki tehnologіchnoї іnformacії “Analisys” № 49337 vіd 27.05.2013 r.