Моделі процесів аналізу даних із невизначеністю та надлишковістю

Розроблений метод опису онтологій також реалізовано для множини об'єктів предметної області у галузі музеології для опису колекцій Державного природознавчого музею НАН України. Специфіка описів музейних предметів визначила їх ієрархічний характер. Уведені функції дозволили виконувати необхідні трансформації таксономій, усувати, пересувати і вводити нові таксони. Розроблений на основі введених функцій метод перетворення структури даних покладено в основу програмного забезпечення для обліку експонатів, яке запроваджене в музеї.

Розроблено новий принцип формування моделі предметної області на основі її опису, виконаного текстом природною мовою. Для усунення надлишковості такого тексту без втрати його семантики використано дистрибутивний метод аналізу флективних мов.

Побудовано правила усунення надлишковості на основі формування дистрибуцій ключових слів, формування їх концептів і побудови моделі речення у вигляді кореневого дерева. Побудовано контекстно-вільну граматику для перетворення тексту природною мовою у структуровану послідовність слів.

ВИСНОВКИ

У дисертаційній роботі вирішено науково-прикладну проблему побудови математичної моделі процесу аналізу даних із невизначеністю й надлишковістю в описах об'єктів різної природи. Отримані в дисертації результати у сукупності є теоретичною основою для удосконалення методів і засобів математичного моделювання та обчислювальних методів. Результати проведених досліджень розширюють можливості моделювання реальних явищ, об'єктів, систем та процесів шляхом врахування специфіки широкого кола предметних областей, надають універсальну основу для порівняння, застосування, дослідження і поширення розроблених моделей, забезпечують високу ефективність алгоритмів розв'язування задач, які при цьому постають.

Основні наукові теоретичні і практичні результати роботи полягають у наступному.

1. Проведено аналіз основної проблематики, етапів та тенденцій, становлення ідей і розгортання досліджень, формування понять і термінології у галузі аналізу даних. Визначено основні складові процесів аналізу даних, їх типові моделі, специфіка, загальні риси й основні недоліки, що показало актуальність узагальнення процесу аналізу та побудови його математичної моделі як основи для поширення у різні предметні області.

2. Введено класифікацію та принципи порівняння змісту понять невизначеності й надлишковості у даних, чинники їх виникнення, вплив на результати аналізу, що дозволило формалізувати ці поняття, типізувати їх прояв у явній і прихованій формах та виконати оцінювання.

3. Розроблено та досліджено модель процесу аналізу даних як композицію функцій для перетворення опису предметної області, заданого таблицею прийняття рішень, що дозволило в однакових припущеннях виконувати постановку задач аналізу даних для різних предметних областей, порівнювати процеси аналізу даних за складом функцій, застосовувати відомі реалізації моделей для розв'язування задач у нових постановках.

4. Розроблено та досліджено модифікації чисельних методів ґрадієнтного типу, двоїстих і спряжених напрямків для мінімізації функцій багатьох змінних, зокрема, побудовано обчислювальні формули, досліджено їх на збіжність, отримано оцінки швидкості збіжності та обгрунтовано вибір параметрів методів, що дало змогу забезпечити регулювання оптимізаційного процесу в методах машинного навчання й адаптування його до локальних властивостей функцій.

5. Розроблено методику вибору параметрів у методах навчання нейронних мереж, що самоорганізуються, у застосуванні до задач аналізу даних із невизначеністю й надлишковістю, які забезпечили побудову ефективної класифікаційної процедури.

6. Розроблено модель процесу аналізу на основі опрацювання даних з явною невизначеністю й надлишковістю про розвиток аварійної ситуації на енергоблоці, що було покладено в основу побудови методу локалізації причин виникнення аварійної ситуації у складній технічній системі та на цій основі сформульовано новий принцип безпеки її роботи.

7. Розроблено модель процесу аналізу даних з явною невизначеністю й прихованою надлишковістю на основі результатів тестування персоналу, що дозволило оцінити суб'єктивного фактора та вказати шляхи зменшення його впливу на прийняття кадрових рішень.

8. Розроблено модель процесу аналізу даних із прихованою невизначеністю та явною надлишковістю для опрацювання динамічних зображень реального часу, що дозволило побудувати ефективні методи розв'язування комплексу задач ідентифікації елементів української жестової мови.

9. Розроблено методи розвитку моделей онтологій предметних областей у складі моделі процесу аналізу даних як механізм усунення надлишковості й невизначеності, які пов'язані з наявністю альтернатив або надмірною деталізацією в описах об'єктів і змінами структури предметної області.

10. Розроблено метод усунення надлишковості тексту на флективній мові на основі дистрибутивного підходу, що дозволило зменшувати його обсяг без втрати семантики.

11. Розроблені моделі процесів аналізу даних з невизначеністю й надлишковістю покладено в основу створення прикладного програмного забезпечення для змістовно різних предметних областей.

СПИСОК ОПУБЛІКОВАНИХ ПРАЦЬ ЗА ТЕМОЮ ДИСЕРТАЦІЇ

1. Інтелектуальні системи, базовані на онтологіях: Монографія / Досин Д.Г., Литвин В.В., Нікольський Ю.В., Пасічник В.В. - Львів: Видавничий дім "Цивілізація", 2009. - 414 с.

2. Українська жестова мова: комп'ютерно-лінгвістичний аспект: Монографія / Годич О.В., Давидов М.В., Нікольський Ю.В., Пасічник В.В., Щербина Ю.М. - Львів: Літературна агенція "Піраміда", 2009. - 255 с.

3. Нікольський Ю. В. Дискретна математика: Підручник / Нікольський Ю.В., Щербина Ю.М., Пасічник В.В. - Львів: Магнолія Плюс, 2005. - 608 с.

4. Нікольський Ю. В. Дискретна математика: Підручник / Нікольський Ю. В., Щербина Ю. М., Пасічник В. В. - К.: Видавнича група BHV, 2007. - 368 с.

5. Нікольський Ю. В. Дискретна математика: Підручник / Нікольський Ю. В., Щербина Ю. М., Пасічник В. В. - Львів: Магнолія 2006, 2009.- 432 с.

6. Організація наукових досліджень, написання та захист магістерської дисертації: Навчальний посібник / А.Ю. Берко, Є.В. Буров, О.М. Верес, А.В. Катренко, П.О. Кравець, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник. - Львів: Новий світ-2000, 2010. - 282 с.

7. Дослідження ефективності алгоритмів навчання мереж Кохонена / О.В. Годич, Ю.В. Нікольський, Ю.М. Щербина, В.В. Пасічник // Управляющие системы и машины. - 2006. - №2. - С.63-80.

8. Динамическая сегментация изображений для учебного симулятора языка жестов / О.В.Годыч, К.Н.Гущин, Ю.В.Никольский, В.В.Пасичник, Ю.Н.Щербина // Управляющие системы и машины. - №1. - 2009. - С.79-85.

9. Давидов М.В. Методи та засоби опрацювання зображень реального часу для ідентифікації елементів жестової мови / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Штучний інтелект. - Донецьк, 2008. - №1. - С.131-138.

10. Завалій Т.І. Якісні характеристики моделей прийняття рішень, отриманих із використанням наближених множин / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Вісн. Нац. техн. ун-ту "Харківський політехнічний інститут": Зб. наук. праць. - Харків: НТУ "ХПІ". - 2007. - № 41: Тематичний випуск: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. - С.141-149.

11. Determining cluster boundaries within Self-Organizing Maps / O. Hodych, I. Nikolski, V. Pasichnyk, Y. Shcherbyna // Вісник Нац. техн. ун-ту "Харківський політехнічний інститут": Зб. наук. праць. - Харків: НТУ "ХПІ". - 2007. - №5: Тематичний випуск: Системний аналіз, управління та інформаційні технології. - С.97-109.

12. Годич О.В. Аналіз структури медичних даних із застосуванням мереж Кохонена / О.В. Годич, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник, Ю.М. Щербина // Комп'ютинг. - 2007. - Том.6. - Вип. 3. - С.124-136.

13. Нікольський Ю.В. Моделі даних у структурах, що трансформуються / Ю.В. Нікольський // Вісн. Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. - 2004. - № 519. - С. 233-243.

14. Давидов М.В. Метод пошуку елементів відеозображення у тренажері для навчання мові жестів людей з вадами слуху / М.В.Давидов, Ю.В.Нікольський, О.В.Пасічник, С.М.Тиханський // Вісн. Харк. нац. ун-ту ім. В.Н. Каразіна. Серія "Математичне моделювання. Інформаційні технології. Автоматизовані системи управління". - 2009. - Вип. 12. - № 863. - С. 92-101.

15. Нікольський Ю.В. Модель системи прийняття рішень щодо прогнозування спрацювань захистів на електростанціях / Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Комп'ютерні системи проектування: Теорія і практика. - 2005. - №548. - С.115-124.

16. Нікольський Ю.В. Застосування методів кластерного аналізу при побудові класифікуючих правил в задачі прийняття рішень / Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2003. - № 489. - С.213-223.

17. Нікольський Ю.В. Моделювання процесів прийняття рішень при локалізації причин спрацювання захистів на енергетичних підприємствах / Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Комп'ютерні системи проектування: Теорія і практика. - 2004. - № 522. - С.148-155.

18. Нікольський Ю.В. Застосування нейронної мережі для аналізу ситуацій з метою виявлення передумов спрацювання захистів на енергоблоках / Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Комп'ютерні науки та інформаційні технології. - 2006. - № 565. - С.263-270.

19. Давидов М.В. Програмний тренажер для навчання мові жестів / М.В.Давидов, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Розвиток інформаційно-комунікаційних технологій та розбудова інформаційного суспільства в Україні. Спеціалізований тематичний додаток до загальногалузевого науково-виробничого журналу "Зв'язок". - Киев, 2007. - С.98-106.

20. Мартинек С.В. Застосування дистрибутивного методу для аналізу текстів та побудови інтелектуальної системи пошуку знань / С.В. Мартинек, Ю.В. Нікольський // Вісник Держ. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 1999. - № 383. - С.154-163.

21. Завалій Т.І. Прийняття рішень із суб'єктивними оцінками / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Відбір і обробка інформації : міжвід. зб. наук. пр. - 2008. - Вип. 28 (104). - С. 149-154.

22. Давидов М.В. Вибір ефективного методу опрацювання зображень на основі еталону для ідентифікації елементів жестової мови / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський В.В. Пасічник // Автоматизированные системы управления и приборы автоматики : Всеукр. межвед. науч.-техн. сб. - № 139. - 2008. - С. 59-68.

23. Нікольський Ю.В.. Методи чисельної мінімізації у моделях аналізу даних / Ю.В.Нікольський // Східно-Європейський журнал передових технологій. - Харків, 2010 - №2/4 (44). - С.55-58.

24. Завалій Т.І. Аналіз результатів психологічного тестування з використанням редукування даних / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Відбір і обробка інформації : міжвід. зб. наук. праць. -2007. - Вип. 27(103). - С. 93-98.

25. Нікольський Ю.В. Невизначеність та надлишковість даних у моделі процесу їх аналізу / Ю.В.Нікольський // Східно-Європейський журнал передових технологій. - Харків, 2009. - № 6/2 (42). - С. 27-31.

26. Давидов М.В. Дослідження ефективності методів розпізнавання у моделях жестової мови / Давидов М.В., Нікольський Ю.В., Пасічник О.В. // Вісн. Нац. ун-ту "Львівська політехніка": Інформаційні системи та мережі. № 621. - 2008. -С.117-124.

27. Давидов М.В. Нейромережний класифікатор елементів відеозображень реального часу / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". - 2006. - № 564: Комп'ютерні системи проектування: Теорія і практика. - С. 18-25.

28. Нікольський Ю.В. Модифіковані методи спряжених напрямків чисельної мінімізації функцій багатьох змінних для задач аналізу даних / Ю.В.Нікольський // Східно-Європейський журнал передових технологій. - Харків, 2010 - №2/3 (44). - С.63-66.

29. Проект "Європейський Віртуальний музей" / А.Я. Вовчина, Т.Б. Гулка, Ю.В. Нікольський, В.В.Пасічник, О.Я.Тарас, Н.Б. Шаховська // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2002. - № 464. - С.231-239.

30. Інформаційний портал львівського державного природознавчого музею / В.К. Войчишин, О.С. Климишин, Є.Я. Лещинський, Ю.В. Нікольський, Ю.М. Чернобай // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2005. - № 549. - С.44-54.

31. Завалій Т.І. Технології наближених множин в інтелектуальному аналізі даних / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Східно-Європейський журнал передових технологій. - Харків, 2008. - №3/2 (33). - С.35-41.

32. Давидов М.В. Автоматична ідентифікація елементів жестової мови за методом еталону / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2007. - № 589. - С.174-198.

33. Завалій Т.І. Аналіз даних та прийняття рішень на основі теорії наближених множин / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2008. - № 610. - С.126-136.

34. Давидов М.В. Аналіз методів розпізнавання у моделях жестової мови / М.В. Давидов, В.В.Нікольський, О.В.Пасічник // Східно-Європейський журнал передових технологій. - Харків, 2008. - №4/2 (34). - С.57-61.

35. Завалій Т.І. Інтелектуальний аналіз результатів психологічного тестування / Завалій Т.І., Нікольський Ю.В., Шестакевич Т.В. // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка" : Інформаційні системи та мережі. - № 631. - 2008. - С.113-138.

36. Литвин В.В. Застосування методів логічного програмування для автоматизації процедур прийняття рішень у діяльності служби працевлаштування / В.В. Литвин, Ю.В. Нікольський // Вісник Держ. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 1998. - № 330. - С.153-163.

37. Крайовський В.Я. Інформаційна система підтримки пошукових процедур з активною геокомпонентою / В.Я. Крайовський, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Вісн. Держ. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 1997. - № 315. - С.112-122.

38. Нікольський Ю.В. Про один чисельний метод мiнiмiзацii / Ю.В. Нікольський // Вiсн. Львiв. ун-ту. Сер. мех.-мат. - 1979. - Вип.15: Чисельні методи аналізу. - С. 44-48.

39. Нікольський Ю.В. Дерева прийняття рішень та їхнє застосування для прогнозування діагнозу у медицині / Ю.В. Нікольський, Ю.М. Щербина, Р.Я.Якимечко // Вісн. Львів. ун-ту. Серія: Прикладна математика та інформатика. - 2003. - Вип. 6. - С. 191-211.

40. Нікольський Ю.В. Інтелектуальна система пошуку знань в інформаційних середовищах із неструктурованими даними / Ю.В.Нікольський, К.Г.Шпунт // Вісн. Львів. ун-ту. Сер. прикл. матем. та інформатика. - 1999. - Вип. 1. - С. 173-176.

41. Попередня обробка та аналіз інформації для побудови математичної моделі прийняття рішень при локалізації причин спрацювання захистів / В.С. Наумчик, Ю.В. Нікольський, Б.Ю. Симкін, Р.Я. Якимечко // Налагоджувальні, експериментальні та науково-дослідні роботи ВАТ "ЛьвівОРГРЕС". - Львів: НВФ "Українські технології", 2004. - С. 267-278.

42. Нікольський Ю.В. Дослідження ефективності використання дерев прийняття рішень для прогнозування діагнозу в медицині / Ю.В. Нікольський, Ю.М. Щербина // Вісник Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Сер.: Інформаційні системи та мережі. - 2004. - № 519. - С.244-253.

43. Давидов М.В. Класифікація елементів відеозображень реального часу з допомогою нейромережі / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський // Вісн. Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. - 2005. - № 549. - С. 82-92.

44. Нікольський Ю.В. Генетичні алгоритми в екстремальних задачах / Ю.В.Нікольський, Ю.М. Щербина // Вісн. Львів. ун-ту. Серія: Прикладна математика та інформатика. - 2000. - Вип. 2 . - С. 191-208.

45. Годич О.В. Застосування штучної нейронної мережі типу SOM для розв'язування задачі діагностування / О.В. Годич, Ю.В. Нікольський, Ю.М. Щербина // Вісн. Нац. ун-ту "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. - 2002. - № 464. - С. 31-43.

46. Нікольський Ю.В. Математична модель системи, що розвивається: Задачі та методи прикладної математики / Ю.В.Нікольський, В.В. Пасічник // Вісн. Львів. ун-ту. Серія механіко-математична. - 1998. - Вип.50. - С. 174-176.

47. Бартiш М.Я. Градiєнтно-параметричний метод мiнiмiзацii функцій / М.Я. Бартiш, Ю.В. Нікольський // Вiсн. Львiв. ун-ту. Сер. мех.-мат. - 1980. - Вип. 16: Теоретичні та прикладні проблеми мат. аналізу. - С. 10-13.

48. Бартiш М.Я. Чисельний метод мiнiмiзацii функцiй з побудовою двоїстих напрямків / М.Я. Бартiш, Ю.В. Нікольський // Вiсн. Львiв. ун-ту. Сер. мех.-мат. - 1985. - Вип.23: Задачi прикл. математики i механiки. - С. 99-102.

49. Нікольський Ю.В. Застосування уніфікованої мови моделювання до побудови програмного комплексу розв'язування задач нелінійного програмування / Ю.В.Нікольський, К.Г.Шпунт // Вісн. Львів. ун-ту. Серія: Прикладна математика та інформатика. - 2000. - Вип. 2. - C. 165-168.

50. Нікольський Ю.В. Концепція інформаційної системи "Реєстр власників іменних цінних паперів" / Ю.В.Нікольський, В.В. Пасічник, Д.О. Тарасов // Вісн. ДУ "Львівська політехніка". Серія: Інформаційні системи та мережі. - 1997. - №315. - С.153-168.

51. SOM-based dynamic image segmentation for sign language training simulator / Kostiantyn Hushchyn, Oles Hodych, Iouri Nikolski, Volodymyr Pasichnyk, Yuri Shcherbyna // Information Systems: Modeling, Development, and Integration: Proc. of the Third Intern. United Information Systems Conference (UNISCON 2009) / Eds. JianhuaYang, Athula Ginige, Heinrich C. Mayr, Ralf-D. Kutsche, 21-24 April, 2009, Sydney, Australia. - Berlin; Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. - P. 29-40.

52. Годич О.В. Застосування штучних нейронних мереж для розв'язування задач прогнозування часових послідовностей / О.В.Годич, Ю.В.Нікольський, Ю.М. Щербина // Міжнар. конф. з індуктивного моделювання "МКІМ-2002". Секція 4: Непараметричне моделювання: нейромережі, пошук аналогів, генетичні методи. - Львів, 2002. - С. 144-149.

53. Nikolski I. System of finger movement identification for sign language recognition / I. Nikolski, O. Pasichnyk, M. Davydov / Abstracts of First Central European Student Conference in Linguistics. - Budapest, 2006. - Р. 23-25.

54. Zavaliy T. Using rough sets for including rule-based classification models from data / T. Zavaliy, I. Nikolski // Системний аналіз та інформаційні технології (САІТ-2008) : Матер. Х Міжнар. наук.-техн. конф. - Київ, 2008. - С. 164.

55. Давидов М.В. Дослідження методів розпізнавання елементів жестової мови на основі пошуку та опрацювання зображення руки / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський, О.В. Пасічник // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту : Матер. Міжнар. наук. конф. "ISDMCI'2009" (Євпаторія, 2009). - Т. 2. - Херсон: ХНТУ, 2009. - С. 298-300.- (Режим доступу: http://isdmci.org.ua).

56. The dynamic image segmentation for sign language training simulator / Oles Hodych, Kostiantyn Hushchyn, Iouri Nikolski, Volodymyr Pasichnyk, Yuri Shcherbyna // Proc. of the 2nd Intern. Conf. on Inductive Modelling (ICIM'2008). - Kyiv, 2008. - P. 202-206.

57. Nikolski I. Information technologies in forecasting the dagnosis of immune system ilnesses / I. Nikolski, V. Chopyak // Intern. Conf. on Inductive Modeling “ICIM-2002”. Section 6: Contiguous problems: modeling in control, decision-making, expert systems, and information-analytical systems. - Lviv, 2002. - P. 135-137.

58. Мартинек С.В. Застосування технологій підтримки прийняття рішень для пошуку семантично близьких текстів на природних мовах / С.В. Мартинек, Ю.В. Нікольський, К.Г. Шпунт // Сьома Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики": Тези. доп. - Львів, 2000. - С. 62-63.

59. Давидов М.В. Математичне моделювання та програмна реалізація елементів тренажеру для навчання жестовій мові людей, що втратили слух / М.В. Давидов, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Интеллектуальный анализ информации (ИАИ-2007) : Сб. труд. седьмой межд. конф. - Киев, 2007. - С. 56-66.

60. High-dimensional data structure analysis using Self-Organising Maps / O.Hodych, I.Nikolski, V.Pasichnyk, Y.Shcherbyna // The Experience of Designing and Application of CAD Systems in Microelectronics : Proc. of the IX-th International Conference CADSM 2007. - Lviv-Polyana, 2007. - P. 218-221.

61. Нікольський Ю.В. Новий клас методів спряжених напрямків безумовної мінімізації функцій для задач навчання нейромереж прямого поширення сигналу / Ю.В. Нікольський // Тези міжн. наук. конф. "Інтелектуальні системи прийняття рішень і проблеми обчислювального інтелекту" (ISDMCI'2008, Євпаторія, 2008). - Херсон: ХНТУ, 2008. - Т. 3, Ч. 2. - С. 30-32.

62. Завалій Т.І. Використання онтологій для формування таблиць даних у задачах аналізу / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Комп'ютерні науки та інформаційні технології 2009 : Матер. 4-ї Міжнар. наук.-техн. конф. (CSIT 2009). - Львів, 2009. - С. 396-400. - (Режим доступу: http://csit2009.org).

63. Нікольський Ю.В. Процес аналізу даних із частковою невизначеністю та надлишковістю / Ю.В. Нікольський // Системний аналіз та інформаційні технології : Матер. ХІ Міжнар. наук.-техн. конф. (Київ, 2009). - К.: ННК "ІПСА" НТУУ "КПІ", 2009. - С. 616.

64. Нікольський Ю.В. Процеси аналізу даних із частковою невизначеністю та надлишковістю / Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Intern. Conf. "Problems of Decision Making Under Uncertainties (PDMU-2009)". - Skhidnytsia, 2009. - P. 142-143.

65. Нікольський Ю.В. Моделі процесів аналізу даних в умовах невизначеності та надлишковості / Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник // Abstracts of International Workshop "Problems of Decision Making Under Uncertainties (PDMU-2009)". - Kamyanets-Podilsky, 2009. - C. 88-89.

66. Завалій Т. І. Проект інтелектуальної системи контент-керованого супроводу незрячої людини / Завалій Т.І., Лозицький О.А., Пасічник О. В., Нікольський Ю. В. // Інтелектуальний аналіз інформації: Матер. IX Міжнар. наук. конф. ім. Таран Т. А. - Київ : Просвіта, 2009. - С. 131-134.

67. Завалій Т.І. Застосування наближених множин (rough sets) для аналізу результатів психологічних тестувань / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Интеллектуальный анализ информации (ИАИ-2007) : Сб. труд. седьмой межд. конф. - Киев, 2007. - С. 99-109.

68. Применение нейросетей Кохонена для выявления и визуализации скрытых структур в данных высокой размерности / О.В. Годыч, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасичник, Ю.М. Щербина // Интеллектуальный анализ информации (ИАИ-2007) : Сб. труд. седьмой межд. конф. - Киев, 2007. - С. 56-66.

69. Нікольський Ю.В. Опрацювання відсутніх значень атрибутів та їх вплив на результати аналізу психологічного тестування / Ю.В. Нікольський, Т.В. Шестакевич // Інтернет-Освіта-Наука-2006: П'ята Міжнар. конф. "ІОН-2006" : Зб. матер. конф. - Т. 1. - Вінниця: УНІВЕРСУМ - Вінниця, 2006. - С. 242-244.

70. Нікольський, Ю.В. Генетичні алгоритми і задача комівояжера / Ю.В.Нікольський, Л.А.Остапчук, Ю.М. Щербина // Матер. Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики" : Тез. доп. - Львів, 2003. - С. 98.

71. Завалій Т.І. Використання технологій наближених множин для інтелектуального аналізу даних / Т.І. Завалій, Ю.В. Нікольський // Інтернет-Освіта-Наука-2006 : П'ята Міжнар. конф. "ІОН-2006" : Зб. матер. конф. - Т. 2. - Вінниця: УНІВЕРСУМ-Вінниця, 2006. - С. 535-538. - (Режим доступу: http://wwwvstu.vinnica.ua/ies2006/ ukr/).

72. Нікольський Ю.В. Застосування методу k-найближчих сусідів для прогнозування спрацювань захистів енергоблоків / Ю.В. Нікольський // Тез. доп. Міжнар. наук.-практ. конф. "Інтелектуальні системи прийняття рішень та інформаційні технології". - Чернівці, 2006. - C. 161-162.

73. Нікольський Ю.В. Моделі та методи процесів аналізу даних із частковою невизначеністю та надлишковістю / Ю.В. Нікольський // Інтелектуальні системи прийняття рішень та проблеми обчислювального інтелекту : Матер. Міжнар. наук. конф. "ISDMCI'2009" (Євпаторія, 2009). - Т. 2. - Херсон: ХНТУ, 2009. - C. 393-394. - (Режим доступу: http://isdmci.org.ua).

74. Підвищення ефективності прийняття рішень з допомогою дерев рішень застосуванням алгоритмів обрізання / В.Ф. Городечна, Ю.В. Нікольський, В.В. Пасічник, Р.А. Федчишин // Матер. IX Міжнар. наук.-техн. конф. "Системний аналіз та інформаційні технології". - К.: НУТУ КПІ, 2007. - С. 100.

75. Нікольський Ю.В. Розв'язування задач прийняття рішень за допомогою кореневих дерев / Ю.В. Нікольський // Зб. матер. міжвузівської наук.-техн. конф. науково-педагогічних працівників. - Львів, 2006. - С. 170-171.

76. Нікольський Ю.В. Моделювання процесів аналізу даних в умовах невизначеності та надлишковості / Нікольський Ю. В. // XVІ Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики": присвячена 50-річчю створення Обчислювального центру Львівського університету: Матер. конф. - Львів, 2009. - С. 159-161.

77. Кравець Р.Б. Вибір технологічної схеми інтелектуального аналізу даних у системах підтримки прийняття рішень/ Р.Б. Кравець, Ю.В. Нікольський // VIII Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики". - Львів, 2001. - С. 40-41.

78. Нікольський Ю.В. Побудова інтелектуальних систем із застосуванням технологій Data Mining / Ю.В. Нікольський, Ю.В. Яцишин // Проблеми впровадження інформаційних технологій в економіці : Тез. доп. III Міжнар. наук.-практ. конф. - Ірпінь, 2002. - С. 266-270.

79. Нікольський Ю.В. Моделювання компонент інтелектуальної інформаційної системи / Ю.В. Нікольський, В.В. Литвин // Труды Междунар. науч.-практ. конф. KDS-2001 "Знание-диалог-решение". - Т. 2. - Санкт-Петербург, 2001. - С. 433-438.

80. Нікольський Ю.В. Використання сучасних програмних засобів для побудови інтелектуальної компоненти систем підтримки прийняття рішень / Ю.В. Нікольський, М.О. Сухий, А.О. Трофімов // VIII Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики" : Тез. доп. - Львів, 2001. - С. 50-51.

81. Нікольський Ю.В. Інтелектуальна система пошуку знань в інформаційних середовищах із неструктурованими даними / Ю.В. Нікольський, К.Г. Шпунт // Шоста Всеукр. наук. конф. "Застосування обчислювальної техніки, математичного моделювання та математичних методів у наукових дослідженнях": Тези. доп. - Львів, 1996. - С. 71-72.

82. Нікольський Ю.В. Застосування уніфікованої мови моделювання до побудови програмного комплексу розв'язування задач нелінійного програмування / Ю.В.Нікольський, К.Г.Шпунт // VII Всеукр. наук. конф. "Сучасні проблеми прикладної математики та інформатики". - Львів, 2000. - С. 28-29.

83. Никольский Ю.В. О применении метода Ньютона для решения системы нелинейных уравнений / Ю.В. Никольский // Шестая Всесоюзн. конф. по оптимальному управлению в механических системах : Тез. докл. - Львов, 1988. - С.118.

84. Никольский Ю.В. О точности линейного поиска в методе сопряженных направлений / Ю.В. Никольский // Распараллеливание обработки информации: Четвертая всесоюзн. шк.-сем.: Тез. докл. - Львов, 1983. - Ч.3. - С.62-63.

85. Никольский Ю.В. Об одном классе методов сопряженных направлений безусловной минимизации функций / Ю.В. Никольский // Сб. докл. молодых ученых по теоретическим и прикладным проблемам вычислительной математики. - Москва, 1981. - С. 121.

86. Бартиш М.Я. Метод двойственных направлений с ускоренной сходимостью / М.Я. Бартиш, Ю.В. Никольский // Третья Всес. конф. по оптимальному управлению в механических системах: Тез. докл. - Киев, 1979. - С. 60.

87. Никольский Ю.В. Об одном численном методе минимизации функцій / Ю.В. Никольский // Матер. VIII конф. молодых ученых Физико-механического ин-та АН УССР. Секц. отбора и передачи информации. - Львов, 1978. - С.107-112. - Деп. в ВИНИТИ 22.03.79, № 993-79Деп.

88. Никольский Ю.В. Метод сопряженных направлений с ускоренной сходимомостью / Ю.В. Никольский // Матер. IХ конф. молодых ученых Физико-механического ин-та АН УССР. Секция отбора и передачи информации. - Львов, 1979. - С.89-100. - Деп. в ВИНИТИ 30.06.80, № 3160-80 Деп.

АНОТАЦІЇ

Нікольський Ю.В. Моделі процесів аналізу даних із невизначеністю та надлишковістю. - Рукопис.

Дисертація на здобуття вченого ступеня доктора технічних наук за спеціальністю 01.05.02 - математичне моделювання та обчислювальні методи. - Національний університет "Львівська політехніка", Львів, 2010.

У дисертації вирішено важливу науково-прикладну проблему побудови і дослідження процесів аналізу даних з невизначеністю й надлишковістю. Для вирішення цієї проблеми побудовано її математичну модель, яка забезпечує можливість її адаптації у змістовно різних предметних областях, дозволяє з однакових міркувань оцінювати ефективність розв'язування задач у складі таких моделей, обирати метод формування залежностей в даних, застосовувати розроблені моделі для нових задач та предметних областей.

Обґрунтовано необхідність формулювання загальної моделі процесу аналізу даних як основи для побудови нових процесів у різних предметних областях. Математичну модель процесу аналізу даних подано композицією функцій з перетворення опису станів предметної області як певної системи у формі таблиці прийняття рішень. Виконано формалізацію поняття процесу у термінах функцій, для обчислення яких використано широкий спектр обчислювальних методів.

Сформульовано поняття невизначеності й надлишковості для процесу аналізу і виконано їх типізацію. Досліджено обчислювальні процедури у складі процесів аналізу даних з метою оцінювання параметрів, що впливають на ефективність виявлених залежностей у даних, використаних для розв'язування задачі класифікації. Загальну модель процесу адаптовано для побудови моделей процесів аналізу для різних предметних областей та проявів невизначеності й надлишковості.

Ключові слова: процес аналізу даних, підпроцес, математична модель процесу, невизначеність, надлишковість, якість процесу, параметри методів.

Никольский Ю.В. Модели процессов анализа данных с неопределенностью и избыточностью. - Рукопись.

Диссертация на соискание ученой степени доктора технических наук по специальности 01.05.02 - математическое моделирование и вычислительные методы. - Национальный университет "Львовская политехника", Львов, 2010.

В диссертации решена важная научно-прикладная проблема построения и исследования модели процесса анализа данных как целостной вычислительной процедуры в условиях неопределенности и избыточности. Построенная математическая модель процесса позволяет адаптировать ее для широкого спектра предметных областей, оценивать с одинаковых позиций их эффективность решения задач в ее составе, выбирать адекватный метод формирования зависимостей в данных, применять уже разработанные процессы для постановки и решения новых задач.

В первом разделе представлен общий обзор проблематики моделирования процессов анализа данных, перспектив развития и существующих проблем. Сформулирована основная проблема, в основе которой лежит противоречие между применением процесса анализа данных как многошаговой численной процедуры и отсутствием формулировки его как целостной математической задачи, что ограничивает возможности ее обобщения и развития. Постановка проблемы исследования процессов анализа данных с неопределенностью и избыточностью в форме математической модели показала, что такой подход является актуальным для многих сфер практической деятельности и требует ее исследования с целью построения эффективных математических описаний.

Во втором разделе работы построена обобщенная модель процесса анализа данных с избыточностью и неопределенностью. Процесс задан множеством функций для преобразования таблиц принятия решений. Эти функции определяют отношение на множествах дискретных объектов и определены алгоритмически. Формально введены понятия скрытых и явных неопределенности и избыточности, построены их числовые оценки. Выявление зависимостей в данных выполняется методами машинного обучения, часть из которых решают оптимизационную задачу. В связи с эти построены и исследованы численные методы минимизации функций многих переменных, которые позволяют обеспечить выполнение локальных условий сходимости за счет выбора параметров методов.

В третьем разделе построена и исследована модель процесса анализа для поиска закономерностей установления диагноза определенного кардиозаболевания. Построенная модель, для решения задач которой использованы методы кластерного анализа, деревьев решений и приближенных множеств, позволила выявить скрытую неопределенность и построить зависимость в виде логических правил. Исследуемые данные также использованы для сравнения алгоритмов обучения самоорганизующихся карт. Получены оценки значений параметров, которые позволили построить на основе обученных карт классификаторы и получить высокие значения оценок качества класссификации данных. Применение методов приближенных множеств позволило устранить избыточные атрибуты, которые не оказывали значительного влияния на результаты классификации.

В четвертом разделе построена модель процесса анализа данных, которая использована для поиска зависимости в данных, полученных в результате проведения тестирования персонала на предмет допуска к работе операторами энергетических сетей. Появление имеющейся в данных неопределенности связано с наличием неизвестных значений свойств объектов и субъективными особенностями формирования их множества. Построенные зависимости в виде множества правил позволили устранить значительную часть атрибутов и построить правила на основе редуктов. Полученные результаты применения таких правил незначительно отличаются по эффективности от правил, построенных с полным множеством атрибутов.

В пятом разделе исследованы данные, полученные при регистрации аварийных ситуаций на энергоблоках, для построения модели процесса анализа данных, с помощью которого решена задача нахождения общих закономерностей возникновения таких ситуаций. В подпроцессе формирования описания предметной области построена таблица принятия решений с данными о скорости изменения плотности потока сигналов, что позволило устранить значительную избыточность и неопределенность описаний ситуаций и применить для построения зависимостей методы ближайших соседей и нейросеть прямого распространения сигналов.

В шестом разделе работы модель процесса анализа данных адаптирована для решения задачи обработки изображений и идентификации на них элементов украинского жестового языка. Таблица принятия решений сформирована на основе кадров с изображением элементов дактиля и использована для классификации многослойным персептроном. Для определения формы кисти руки на изображении построена модификация метода эталона с использованием метода обучения с подкреплением.

В седьмом разделе исследованы вопросы уменьшения размерности данных в моделях процессов анализа на основе модели онтологии предметной области. Введение специальных функций позволило трансформировать структуру данных в случаях возникновения неопределенности. Предложенный способ моделирования структур данных реализован на примерах построения системы учета пациентов с иммунологическими заболеваниями, а также положен в основу создания программного обеспечения для интегрирования данных, используемых при описании экспонатов музея. Разработан метод уменьшения избыточности текста на флективном языке на основе понятия дистрибуции слова.

Ключевые слова: процесс анализа данных, подпроцесс, математическая модель процесса, неопределенность, избыточность, качество процесса, параметры методов.

Nikolski I. The models of the data analysis process with uncertainty and redundancy. - Manuscript.

Dissertation for the scientific degree of doctor of technical science in speciality 01.05.02 - mathematical modeling and numerical methods. - Lviv Polytechnic National University, Lviv, 2010.

The thesis resolved the important scientific and applied research for the problem of constructing of models in data analysis process as an integrated computational procedure under uncertainty and redundancy. Such model will provide the opportunity to build processes for a wide range of domains. It gives the possibility to evaluate the effectiveness of the similar models from the same position, to choose an adequate method to forming dependencies in the data, to apply the processes that were already developed, for new tasks and domains.

The necessity of formulating the general process model as a basis for formulation of such processes for a wide range of domains is grounded. The model process is presented as a system in the form of decision tables which states determine the process of analysis. Done formalization of the concept of process in terms of functions which are used to calculate a wide range of computational methods.

The notion of uncertainty and redundancy for the analysis are introduced and were made their typification. Were studied the computational procedures of the models of analysis to parameters estimation that affect performance computing procedure that is determined as the classification problem. A process model was adapted for the analysis processes in various domains and for different manifestations of uncertainty and redundancy.

Keywords: data analysis process, subprocess, mathematical model of the process, uncertainty, redundancy, quality of process, the parameters of method.

Размещено на Allbest.ru