Реєстраційний номер
0526U000319, Докторська дисертація
На здобуття
Доктор технічних наук
Дата захисту
20-11-2026
Статус
Запланована
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Назва роботи
Методологічні основи та інформаційні технології створення резильєнтних систем інтелектуального аналізу даних
Здобувач
Москаленко В’ячеслав Васильович, Кандидат технічних наук
Консультант Харченко Вячеслав Сергійович
Опонент Арсірій Олена Олександрівна
Опонент Казимир Володимир Вікторович
Опонент Стрижак Олександр Євгенійович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Хмельницький національний університет
Опис
У дисертаційній роботі сформульовано й вирішено актуальну науково-прикладну проблему створення резильєнтних систем інтелектуального аналізу даних (СІАД), що функціонують в умовах впливу різнотипних збурюючих чинників та ресурсних обмежень. Актуальність дослідження зумовлена об’єктивною суперечністю між зростанням вимог до резильєнтності СІАД у зв’язку зі зміною задач, параметрів середовища функціонування, дрейфом даних і концепцій, появою неспецифікованих відмов, змагальних впливів та апаратно-програмних несправностей, з одного боку, і недосконалістю наявного науково-методологічного інструментарію, відсутністю узгоджених моделей, методів та інформаційних технологій, які забезпечують комплексне оцінювання, оптимізацію й підтримання резильєнтності СІАД з урахуванням ресурсних обмежень, – з іншого.
Метою дослідження є підвищення резильєнтності систем інтелектуального аналізу даних, що функціонують в умовах впливу різнотипних збурюючих чинників та обчислювальних, часових й інших ресурсних обмежень, шляхом розроблення методологічних основ їх створення, моделей, методів та інформаційних технологій оцінювання й забезпечення вимог до резильєнтності протягом життєвого циклу цих систем. Об’єкт дослідження – процеси функціонування СІАД в умовах впливу збурюючих чинників та ресурсних обмежень. Предмет дослідження – методологічні основи, моделі, методи та інформаційні технології оцінювання і забезпечення резильєнтності СІАД.
Для розв’язання поставлених задач використано методи системного аналізу, багатокритеріального аналізу та оптимізації, теорії ймовірностей і математичної статистики, нейромережевого та комп’ютерного моделювання, стохастичного і змагального моделювання збурень, ін’єкції несправностей, моделювання дрейфу даних і концепцій, градієнтної та еволюційної оптимізації, мета-навчання, змагального навчання, параметрично-ефективного перенесення навчання, адаптерного налаштування, побудови динамічних нейромереж, умовних обчислень, аналізу обчислювальної складності, моделювання життєвого циклу та MLOps, а також IDEF0-моделювання інформаційних технологій. Експериментальну перевірку запропонованих положень здійснено методами комп’ютерного моделювання, планування та проведення серій обчислювальних експериментів, порівняльного й абляційного аналізу та статистичного узагальнення результатів.
У роботі резильєнтність СІАД розглядається як керована системна властивість, що формується і підтримується протягом життєвого циклу та характеризує здатність системи підготуватися до дії збурень, поглинати їх вплив, зберігати прийнятний рівень функціональної ефективності, відновлюватися після її деградації та адаптуватися до нових умов функціонування. Систематизовано основні класи збурюючих чинників, серед яких змагальні впливи на вхідні дані, пошкодження вагових параметрів і проміжних тензорів нейромережевих моделей, дрейф даних і концепцій, зміна домену або задачі, поява даних поза навчальним розподілом, а також інші апаратні та програмні несправності. Показано, що ізольоване забезпечення стійкості до окремих класів збурень є недостатнім, оскільки механізми детектування, поглинання, адаптації та реконфігурації можуть взаємно посилювати або послаблювати один одного, а їх одночасне застосування збільшує ресурсні витрати. Це обґрунтовує необхідність комплексного оцінювання резильєнтності та узгодженого вибору засобів її забезпечення.
Дата реєстрації
2026-10-07
Додано/оновлено в НРАТ
2026-10-07 / 2026-10-07
