Реєстраційний номер
0416U003874, Кандидатська дисертація
На здобуття
к.т.н.
Дата захисту
30-06-2016
Статус
Захищена
Назва роботи
Предикатні моделі, методи та технологія обробки процесних знань в інформаційних системах
Здобувач
Шабанова-Кушнаренко Любов Володимирівна,
Керівник Шостак Ігор Володимирович
Опонент Жолткевич Григорій Миколайович
Опонент Ситніков Дмитро Едуардович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний технічний університет “Харківський політехнічний інститут”
Опис
Об'єкт дослідження - процеси обробки знань в інформаційних системах. Мета дослідження - розробка моделей процесних знань на основі аналізу лог-файлів з використанням апарату алгебри скінченних предикатів і реляційних мереж, а також технологій Process Mining і виведення знань на прецедентах. Методи дослідження: апарат алгебри скінченних предикатів та реляційних мереж; методи виведення знань на прецедентах; методи Process Mining; обчислювальна математика та комп'ютерне моделювання. Теоретичні та практичні результати: створення технології обробки процесних знань в інформаційних системах на основі алгебро-логічної формалізації моделей і методів Process Mining та виведення знань на прецедентах. Наукова новизна роботи полягає у тому, що вдосконалена предикатна модель метрики на просторі прецедентів, яка допускає практичну перевірку її існування за допомогою системи умов та введення евклідової метрики на лінеаризованому просторі атрибутів; вперше розроблено метод оцінки близькості прецедентів, заснований на табулюванні шкал атрибутів та привласненні атрибутам ваг з урахуванням функціональної залежності ваг від атрибутів прецедентів, що дозволяє значно підвищити точність оцінки близькості прецедентів завдяки врахуванню зростання реальної ваги атрибутів в їх критичних діапазонах; отримав подальший розвиток метод побудови предикатної ієрархічної моделі процесних знань у вигляді реляційної метамережі, яка заснована на моделі "дані-інформація-знання-метазнання". Ієрархічне представлення спрощує конфігурацію моделі процесу і доповнює її неявними зв'язками; удосконалено метод конфігурування ієрархічної моделі процесних знань на основі аналізу лог-файлів, яка має вигляд ієрархічної системи бінарних предикатів, що задають логіку поведінки процесу. Метод включає налаштування під предметну область, що підвищує ефективність методів Process Mining. Ступінь упровадження: результати, отримані в процесі виконання дисертаційної роботи, впроваджені в Центральній клінічній лікарні Укрзалізниці (м. Харків) при розробці програмно-алгоритмічної частини і наповненні бази знань програмно-апаратного комплексу автоматизованої медичної діагностики. Теоретичні результати дисертації впроваджено у навчальному процесі на кафедрі програмної інженерії ХНУРЕ та на кафедрі інтелектуальних комп'ютерних систем НТУ "ХПІ". Галузь використання - інформаційні системи підтримки прийняття рішень, бізнес-процеси, аналіз звязків між даними, інформаційно-пошукові системи.
Дата реєстрації
2016-07-25
Додано/оновлено в НРАТ
2020-04-03 / 2026-06-29
