Реєстраційний номер
0826U005542, Дисертація доктора філософії
На здобуття
Доктор філософії
Дата захисту
03-12-2026
Статус
Запланована
Чому дисертація має статус "Запланована"?
Назва роботи
Моделі та методи аналізу мультимодальних часових рядів в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень
Здобувач
Узун Ілля Святославович,
Керівник Лобачев Михайло Вікторович
Опонент Іванченко Олег Васильович
Опонент Морозова Ольга Ігорівна
Рецензент Волкова Наталія Павлівна
Рецензент Годовиченко Микола Анатолійович
Установа, організація, у вченій раді якої відбудеться/відбувся захист
Національний університет "Одеська політехніка"
Опис
Дисертація: 244 с., 33 рис., 51 табл., 5 дод., 218 джерел. Об’єкт дослідження – процеси аналізу мультимодальних часових рядів у потокових інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень (СППР). Мета – підвищення ефективності аналізу нестаціонарних мультимодальних часових рядів у потокових інтелектуальних СППР за умов деградації модальностей і концептуального дрейфу. Методи: аналіз часових рядів, статистичне моделювання, машинне навчання, калібрування ймовірнісних оцінок, детекція змін у потоках даних; валідація в передпослідовному (prequential) протоколі на контрольованих потоках і наборах даних UCI Appliances Energy Prediction та UCI Air Quality. Програмне забезпечення: Python 3.12, NumPy; код прототипу оприлюднено на GitHub (ліцензія MIT). Розроблено модель і методи та прототип потокової СППР з аудитованим «паспортом рішення». Отримано ROC-AUC виявлення деградації 0.86, зменшення ECE з 0.18 до 0.08, Recall@FAR 0.34 проти 0.19 у найкращої базової лінії за бюджету 0.05; за сегментних пропусків другої модальності прототип зменшив середню абсолютну похибку на 35% (енергоспоживання) і на 93% (BTC/USD) порівняно з рівноваговим злиттям. Наукова новизна: набула подальшого розвитку модель онлайн-оцінювання надійності модальностей, що поєднує п’ять каузальних проксі-сигналів деградації з калібруванням; удосконалено метод динамічного зважування модальностей під час злиття з правилом безпеки, що за відсутності деградації відтворює раннє злиття; удосконалено метод адаптації моделі прогнозування до концептуального дрейфу, що запускає мікроадаптацію за стійкої зміни відносної релевантності модальностей; набув подальшого розвитку метод виявлення аномалій із порогом під бюджет хибних тривог, що за ознак деградації використовує найнадійнішу модальність. Результати впроваджено в Hesti s. r. o. (акт від 09.06.2026), використано в науково-дослідній роботі та навчальному процесі НУ «Одеська політехніка». Галузь використання – потокові інтелектуальні СППР, системи моніторингу енергоспоживання, якості середовища і фінансових потоків.
Дата реєстрації
2026-11-02
Додано/оновлено в НРАТ
2026-11-02 / 2026-11-02
