Please use this identifier to cite or link to this item: http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/21855
Title: Предикатные модели, методы и технология обработки процессных знаний в информационных системах
Other Titles: Predicate models, methods and technology of process knowledge treatment in informative systems
Authors: Шабанова-Кушнаренко, Любовь Владимировна
Science degree: кандидат технических наук
Thesis level: кандидатская диссертация
Code and name of the discipline: 05.13.06 – информационные технологии
Thesis department: Специализированный ученый совет Д 64.050.07
Thesis grantor: Национальный технический университет "Харьковский политехнический институт"
Scientific advisor: Шостак Игорь Владимирович
Committee members: Куценко Александр Сергеевич
Гамаюн Игорь Петрович
Северин Валерий Петрович
Keywords: информационная технология; логический вывод знаний; алгебра конечных предикатов; предикатная модель; процессные знания; метрика на прецедентах; иерархическая модель процессных знаний; диссертации; 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 "ХПИ"
Citation: Шабанова-Кушнаренко Л. В. Предикатные модели, методы и технология обработки процессных знаний в информационных системах [Электронный ресурс] : дис. ... канд. техн. наук : спец. 05.13.06 / Любовь Владимировна Шабанова-Кушнаренко ; науч. рук. Шостак И. В. ; Нац. техн. ун-т "Харьков. политехн. ин-т". – Харьков, 2016. – 154 с. – Библиогр.: с. 126-142. – рус.
Abstract: Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – информационные технологии. – Харьковский национальный университет радиоэлектроники Министерства образования и науки Украины, Харьков, 2016. Цель диссертационного исследования – разработка моделей процессных знаний на основе анализа лог-файлов с использованием аппарата АКП и реляционных сетей, а также технологий Process Mining и вывода знаний на прецедентах, способных повысить эффективность решения задач анализа темпоральных знаний в интеллектуальных системах. Проведен анализ существующих методов интеллектуального анализа процессов и метода получения решений, основанного на прецедентах. Исследованы основные особенности и структурные элементы процессной модели знаний. Показано, что преимущества данной модели связаны с возможностями конфигурирования, а также иерархического представления процесса. Показаны преимущества аппарата АКП как средства выделения структуры процессной модели знаний. Показана актуальность разработки средств моделирования процессных знаний в ИС. Результаты иссертационной работы практически применены в Центральной клинической больнице Укрзализныци г. Харькова при разработке программно-алгоритмической части и наполнении базы знаний программно-аппаратного комплекса автоматизированной медицинской диагностики заболеваний. Теоретические результаты диссертации были использованы в учебном процессе на кафедре интеллектуальных компьютерных систем НТУ «ХПИ» и на кафедре программной инженерии ХНУРЭ.
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/21855
Appears in Collections:05.13.06 "Інформаційні технології"

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
titul_dysertatsiia_2016_Shabanova-Kushnarenko_Predikatnye.pdfТитульный лист, содержание293,8 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
literatura_dysertatsiia_2016_Shabanova-Kushnarenko_Predikatnye.pdfСписок использованных источников352,09 kBAdobe PDFThumbnail
View/Open
vidhuk_Sytnikova_D_E.pdfОтзыв1,74 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
vidhuk_Zholtkevych_H_M.pdfОтзыв1,78 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show full item record  Google Scholar



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