Registration Number
0826U005542, PhD dissertation
Status
Доктор філософії
Date
03-12-2026
popup.evolution
o
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Title
Models and Methods for the Analysis of Multimodal Time Series in Intelligent Decision Support Systems
Author
Illia S. Uzun,
popup.head Mykhaylo V. Lobachev
popup.opponent Oleh V. Ivanchenko
popup.opponent Olha I. Morozova
popup.review Nataliia Volkova
popup.review Mykola A. Hodovychenko
popup.rada
Odesa Polytechnic National University
Description
Дисертація: 244 с., 33 рис., 51 табл., 5 дод., 218 джерел. Об’єкт дослідження – процеси аналізу мультимодальних часових рядів у потокових інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень (СППР). Мета – підвищення ефективності аналізу нестаціонарних мультимодальних часових рядів у потокових інтелектуальних СППР за умов деградації модальностей і концептуального дрейфу. Методи: аналіз часових рядів, статистичне моделювання, машинне навчання, калібрування ймовірнісних оцінок, детекція змін у потоках даних; валідація в передпослідовному (prequential) протоколі на контрольованих потоках і наборах даних UCI Appliances Energy Prediction та UCI Air Quality. Програмне забезпечення: Python 3.12, NumPy; код прототипу оприлюднено на GitHub (ліцензія MIT). Розроблено модель і методи та прототип потокової СППР з аудитованим «паспортом рішення». Отримано ROC-AUC виявлення деградації 0.86, зменшення ECE з 0.18 до 0.08, Recall@FAR 0.34 проти 0.19 у найкращої базової лінії за бюджету 0.05; за сегментних пропусків другої модальності прототип зменшив середню абсолютну похибку на 35% (енергоспоживання) і на 93% (BTC/USD) порівняно з рівноваговим злиттям. Наукова новизна: набула подальшого розвитку модель онлайн-оцінювання надійності модальностей, що поєднує п’ять каузальних проксі-сигналів деградації з калібруванням; удосконалено метод динамічного зважування модальностей під час злиття з правилом безпеки, що за відсутності деградації відтворює раннє злиття; удосконалено метод адаптації моделі прогнозування до концептуального дрейфу, що запускає мікроадаптацію за стійкої зміни відносної релевантності модальностей; набув подальшого розвитку метод виявлення аномалій із порогом під бюджет хибних тривог, що за ознак деградації використовує найнадійнішу модальність. Результати впроваджено в Hesti s. r. o. (акт від 09.06.2026), використано в науково-дослідній роботі та навчальному процесі НУ «Одеська політехніка». Галузь використання – потокові інтелектуальні СППР, системи моніторингу енергоспоживання, якості середовища і фінансових потоків.
Registration Date
2026-11-02
popup.nrat_date
2026-11-02 / 2026-11-02
