Search academic texts

Information × Registration Number 0825U003530, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 30-09-2025 popup.evolution . Title Multilayer Modeling Method in the Information Technology of Intelligent Monitoring Author Dmytro V. Tolbatov, popup.head Serhii V. Holub popup.head Anatolii O. Morozov popup.opponent Ihor V. Shostak popup.opponent Oleh G. Baybuz popup.review Viktor F. Hrechaninov popup.review Andriy L. Yalovets Description Дисертацію присвячено вирішенню актуальної науково-прикладної проблеми — підвищення ефективності інформаційної технології інтелектуального моніторингу за допомогою створення нового методу побудови структури багатошарового модельного утворення моніторингового програмного агента. Запропоновано новий метод комбінаторного синтезу індуктивних моделей, який дає змогу покращити точність і адекватність прогнозів у ситуаціях із високою невизначеністю. У контексті інтенсивного розвитку інформаційних технологій та експоненційного зростання обсягів даних сучасні моніторингові системи стикаються з необхідністю оперативної обробки великомасштабної різнорідної інформації, що надходить з численних джерел. Забезпечення своєчасного й достовірного ухвалення рішень у таких системах набуває критичної ваги для широкого спектра прикладних сфер, зокрема медицини, фінансових технологій, екологічного моніторингу, сфери безпеки тощо. Високий рівень невизначеності, фрагментарність доступних даних, а також динамічна природа об’єктів спостереження зумовлюють потребу у впровадженні новітніх підходів до побудови моделей прогнозування та систем підтримки прийняття рішень. Класичні методи моделювання зазвичай виявляються недостатньо ефективними для розв’язання задач підвищеної складності, що потребують високої точності, гнучкості та адаптивності до змін середовища. Попри значний потенціал сучасних інструментів машинного навчання — таких як штучні нейронні мережі, генетичні алгоритми, метод групового врахування аргументів (МГУА) — їх практичне застосування супроводжується низкою викликів, серед яких перенавчання моделей, обмежена інтерпретованість результатів та труднощі масштабування. Метою дисертаційного дослідження є підвищення ефективності функціонування технології інтелектуального моніторингу за допомогою створення нового методу синтезу багатошарових модельних утворень моніторингового програмного агента. Відповідно до сформованої мети для вирішення зазначеної науково-прикладної проблеми було отримано такі наукові результати: 1. Вперше було запропоновано метод побудови структури багатошарового модельного утворення моніторингового програмного агента, який полягає у формуванні масиву вхідних даних (МВД), висхідному синтезі моделей оптимальної складності та використанні їх вихідних сигналів для побудови МВД для наступного шару моделей. На відміну від відомих методів, під час розв’язання задачі прогнозування використовують комбінаторний синтез локальних індуктивних моделей у поєднанні із ієрархічним принципом побудови багатошарових систем, що дає змогу підвищити точність результатів моделювання. 2. Запропоновано метод побудови багатошарових моделей моніторингових програмних агентів через побудову шарів із моделей, обмежені множини ознак яких не перетинаються або частково перетинаються. На відміну від відомих методів, у запропонованому методі кількість цих моделей визначають умовою використання усіх ознак зі словника первинного опису об’єкта спостереження. Це дає можливість підвищити адекватність результатів моделювання та використовувати комбінаторний метод синтезу індуктивних моделей за будь-якої кількості ознак у масиві вхідних даних. 3. Запропоновано метод поєднання багатошарових агентних моделей, який полягає у побудові шарів із багатошарових моделей та формування зв’язків між моделями і, на відміну від відомих методів, забезпечує адаптування кількості моделей у шарах до властивостей масиву вхідних даних. Це дає змогу підвищити точність та збільшити горизонт прогнозування. Набула подальшого розвитку 4. Інформаційна технологія інтелектуального моніторингу за рахунок використання нового методу багатошарового моделювання, що уможливлює підвищити різноманітність конструктора алгоритмів синтезу моделей моніторингового програмного агента. Registration Date 2025-08-21 popup.nrat_date 2025-08-21 Close