Вирішено завдання розробки математичного забезпечення для автоматизації видобування набору знань у вигляді продукційних правил з навчальних вибірок даних. Об’єктом дослідження є процес побудови моделей неруйнівного контролю якості. Предмет дослідження становлять методи видобування продукційних правил для синтезу моделей контролю якості. Мета роботи: підвищити ефективність процесу виявлення продукційних правил для побудови моделей контролю якості на основі навчальних вибірок. Запропоновано стохастичний метод синтезу дерев розв’язків, який використовує інформацію про інформативність ознак, складність синтезованого дерева, а також точність його розпізнавання, що дозволяє на початковому етапі формувати множину деревовидних структур, що характеризуються простою ієрархією і невисокою помилкою розпізнавання, в процесі пошуку створювати нові множини рішень з урахуванням інформації про значущість ознак та інтерпретабельність створюваних дерев, що, у свою чергу, забезпечує можливість побудови дерев розв’язків з невеликою кількістю елементів (вузлів та зв’язків між ними) і прийнятною точністю розпізнавання, а також видобування на його основі найбільш цінних екземплярів. Розроблено програмне забезпечення, що реалізує запропонований метод. Проведено експерименти з дослідження властивостей запропонованого методу. Результати експериментів дозволяють рекомендувати запропонований метод для використання на практиці

вибірка, дерево розв’язків, модель контролю якості, продукційне правило, стохастичний пошук