Реєстраційний номер
0821U102080, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
05-07-2021
Статус
Захищена
Назва роботи
Моделі і методи прогнозування вулканічної активності з використанням технології штучного інтелекту
Здобувач
Забєлін Станіслав Ігорович,
Керівник Зайченко Олена Юріївна
Опонент Снитюк Віталій Євгенович
Опонент Печурін Микола Капітонович
Рецензент Бідюк Петро Іванович
Рецензент Данилов Валерій Якович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського"
Опис
Забєлін С.І. Моделі і методи прогнозування вулканічної активності з використанням технології штучного інтелекту. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису.
Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 “Комп’ютерні науки”. – Національний технічний університет України “Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського”, Київ, 2020.
В дисертації вперше отримані такі нові наукові результати:
Вперше розроблено метод селекції інформативних змінних, який відрізняється тим що використовує результати роботи системи прогнозування для ітеративного поліпшення змінних які вибираються.
Вдосконалено ітеративний метод зменшення розмірності на основі методу Isomap який відрізняється тим що використовує зворотній зв’язок з перевірочної системою, який дозволяє досягти високої інформативності змінних.
Удосконалена задача багатокритеріального вибору, яка відрізняється тим, що для вибору змінних використовуються рівні довіри, експертна оцінка значимості, для підвищення точності моделі.
Розроблено новий генетичний алгоритм для генерування альтернатив при формуванні прогнозу, який відрізняється від існуючих, використанням спеціального полінома, який зв’язує всі вхідні змінні та дозволяє розкрити приховані взаємозв'язки всередині змінних.
Розроблено новий метод селекції інформаційних змінних який відрізняється від існуючих можливістю ефективно обробляти велику кількість вхідних даних різної сутності, завдяки наявності декількох незалежних частин відбору.
Ключові слова: нейроні мережі, генетичний алгоритм, вибір змінних, зменшення розмірності, нечіткі числа, вулкани, вулканічна активність, прогнозування.
Дата реєстрації
2021-07-08
Додано/оновлено в НРАТ
2021-07-08 / 2026-06-30
