Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21851
Title: Предикатні моделі, методи та технологія обробки процесних знань в інформаційних системах
Other Titles: Predicate models, methods and technology of process knowledge treatment in informative systems
Authors: Шабанова-Кушнаренко, Любов Володимирівна
Science degree: кандидат технічних наук
Thesis level: кандидатська дисертація
Code and name of the discipline: 05.13.06 – інформаційні технології
Thesis department: Спеціалізована вчена рада Д 64.050.07
Thesis grantor: Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут"
Scientific advisor: Шостак Ігор Володимирович
Committee members: Куценко Олександр Сергійович
Гамаюн Ігор Петрович
Северин Валерій Петрович
Keywords: автореферат дисертації; логічне виведення знань; алгебра скінченних предикатів; модель предикатна; знання процесні; технології інформаційні; метрика; прецедент; модель ієрархічна; information technology; knowledge inference; algebra of finite predicate; predicate model; process knowledge; metric; precedent; hierarchical model
УДК: 519.715:004.89
Issue Date: 2016
Publisher: НТУ "ХПІ"
Citation: Шабанова-Кушнаренко Л. В. Предикатні моделі, методи та технологія обробки процесних знань в інформаційних системах [Електронний ресурс] : автореф. дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.06 / Любов Володимирівна Шабанова-Кушнаренко ; [наук. керівник Шостак І. В.] ; Нац. техн. ун-т "Харків. політехн. ін-т". – Харків, 2016. – 23 с. – Бібліогр.: с. 16-17. – укр.
Abstract: Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Харківський національний університет радіоелектроніки Міністерства освіти і науки України, Харків, 2016. Мета дисертаційного дослідження – розробка моделей процесних знань на основі аналізу лог-файлів з використанням апарату АСП і реляційних мереж, а також технологій Process Mining і виведення знань на прецедентах. Основні результати: 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.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, specialty 05.13.06 – Information Technologies – Kharkiv National University of Radio Electronics of the Ministry of Education and Science of Ukraine, Kharkiv, 2016. Improved predicate model metric in the space of precedents, which, unlike the existing ones, allows practical test of its existence with the help of conditions and the introduction of the Euclidean metric in the space of linearized attributes. For the first time developed a method for estimating the proximity of precedents based on the tabulation attributes scales and the attribution of weights based on the functional dependence of the weights of the attributes of precedents that can significantly improve the accuracy of estimates of the proximity of precedents by taking into account the weight of the real growth of the attributes in their critical bands. It has continued to develop a technique of constructing a predicate hierarchical model of process knowledge in the form of a relational metanet, which is based on the model of "data-information-knowledge-meta-knowledge." The hierarchical structure simplifies the configuration process model and complements its implicit connections. Improved methods of hierarchical model configuration process knowledge based on the analysis of log files, which, unlike the existing ones, has the form of a hierarchical system of binary predicates that define the behavior of the logic of the process. The method includes tuning a subject area, which increases the efficiency of Process Mining techniques.
URI: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21851
Appears in Collections:05.13.06 "Інформаційні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
avtoreferat_2016_Shabanova-Kushnarenko_Predykatni.pdf960,52 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.