Знайдено документів: 1
Інформація × Реєстраційний номер 0525U000053, Докторська дисертація На здобуття Доктор технічних наук Дата захисту 12-03-2025 Статус Підтверджена МОН Назва роботи Методологія високопродуктивної обробки складних інформаційних структур для підвищення якості систем підтримки прийняття рішень Здобувач Поплавський Олександр Анатолійович, Кандидат технічних наук Консультант Чернишев Денис Олегович Опонент Дорош Марія Сергіївна Опонент БІСІКАЛО Олег Володимирович Опонент Саченко Анатолій Олексійович Рецензент Бородавка Євгеній Володимирович Рецензент Терентьєв Олександр Олександрович Рецензент Терейковська Людмила Олексіївна Опис Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. - Київський національний університет будівництва і архітектури. - Київ, 2024. У дисертаційній роботі вирішено нагальну теоретико-методологічну та науково-прикладну проблему розробки методологічних засад та інформаційної технології високопродуктивної обробки великих масивів даних з метою підвищення якості та ефективності систем комп’ютерної підтримки прийняття рішень. В ході дослідження розроблено нову методологію, методи, моделі, архітектури та інструменти, які дозволяють ефективно аналізувати та обробляти великі обсяги складних інформаційних структур в режимі реального часу, адаптуючись до динамічних умов експлуатації. Робота передбачає суттєву модернізацію аналітичного інструментарію управління процесами обробки даних, шляхом поєднання переваги сучасних концепцій штучного інтелекту, нейронних мереж, статистичних методів аналізу та розподілених обчислень. Це забезпечує належну виваженість та достовірність рішень у процесі їх поетапного та багатокритеріального аналізу і коригування, що в свою чергу призводить до відповідності результатів сучасним вимогам точності та надійності у різних галузях, включаючи будівництво, енергетику, медицину та фінанси. Значення результатів роботи для науки полягає у розвитку інформаційної технології як методології, завдяки впровадженню автором теоретико-методологічних та аналітичних інновацій у застосуванні міждисциплінарного підходу до формування базової архітектури та аналітичного інструментарію як єдиного інформаційного середовища для систем комп'ютерної підтримки рішень у обробці великих масивів гетерогенних даних. Вперше розроблено інформаційну технологію на основі модифікації архітектури нейронних мереж і використанні додаткових потоків даних, яка інтегрує сучасні вимоги цифровізації, високопродуктивної обробки даних, контролю за прийняттям рішень та інновацій у сфері штучного інтелекту, для процесів аналізу та прийняття рішень. Реалізовано суттєву модернізацію аналітичного інструментарію управління процесами обробки даних, в якому синергійно поєднано переваги сучасних концепцій штучного інтелекту, нейронних мереж, статистичних методів аналізу та розподілених обчислень. Запропоновану авторську методологію впроваджено в практику, як додатковий інструментарій для підвищення ефективності прийняття рішень, що дозволило значно підвищити точність обробки великих масивів гетерогенних даних операторами комп’ютеризованих систем. Це забезпечило можливість приймати більш виважені та обґрунтовані рішення в реальному часі, сприяючи підвищенню загальної продуктивності та адаптивності систем до динамічних умов. Ключові слова: інформаційні технології, високопродуктивна обробка даних, складні інформаційні структури, системи підтримки прийняття рішень, класифікація об'єктів, глибокі нейронні мережі, аналіз великих даних, експертні системи, адаптивні алгоритми, штучний інтелект, прогнозування, інтелектуальні алгоритми Дата реєстрації 2025-02-11 Додано в НРАТ 2025-02-11 Закрити
Дисертація докторська
1
Поплавський Олександр Анатолійович. Методологія високопродуктивної обробки складних інформаційних структур для підвищення якості систем підтримки прийняття рішень : Доктор технічних наук : спец.. 05.13.06 - Інформаційні технології : дата захисту 2025-03-12; Статус: Підтверджена МОН; Київський національний університет будівництва і архітектури. – Київ, 0525U000053.
Знайдено документів: 1

Оновлено: 2026-03-21