Пошук академічних текстів

Інформація × Реєстраційний номер 0416U003874, Кандидатська дисертація На здобуття к.т.н. Дата захисту 30-06-2016 Статус Запланована 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 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 2016-06-30 Додано в НРАТ 2020-04-03 Закрити