Вісник Національного технічного університету «ХПІ». Серія: Системний аналіз, управління та інформаційні технології

Постійне посилання на розділhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/79885

Офіційний сайт http://samit.khpi.edu.ua/

Рецензоване наукове видання відкритого доступу, яке публікує нові наукові результати в області системного аналізу та управління складними системами, отримані на основі сучасних прикладних математичних методів і прогресивних інформаційних технологій. Публікуються роботи, пов'язані зі штучним інтелектом, аналізом великих даних, сучасними методами високопродуктивних обчислень у розподілених системах підтримки прийняття рішень.

Рік заснування: 1961. Періодичність: 2 рази на рік. ISSN: 2079-0023 (Print), ISSN: 2410-2857 (Online)

Переглянути

Фільтри

20241

Налаштування

Автор: search.filters.author.Orlovskyi, Dmytro LeonidovychDOI: search.filters.doi.https://doi.org/10.20998/2079-0023.2024.01.06

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Публікація
    Development and research of software solution for business process model correctness analysis using machine learning
    (Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2024) Kopp, Andrii Mykhailovych; Orlovskyi, Dmytro Leonidovych; Litvinova, Uliya Serhiivna
    Poorly designed business process models are a source of errors and the subsequent costs associated with these errors, such as monetary costs, lost time, or even some harmful impact on people or the environment if the erroneous business process models are associated with critical industries. The BPM (Business Process Management) lifecycle usually consists of designing, implementing, monitoring, and controlling the business process execution, but it lacks continuous quality control of the created BPMN (Business Process Model and Notation) models. Thus, this paper considers the problem of business process models classification based on their correctness, which solution will ensure quality control of the designed business process models. Thus, this study aims to improve the quality of business process models by developing a software solution for business process models classification based on their correctness. The subject of the study is the process of business process models classification based on their correctness, which uses quality measures and thresholds, usually, complexity measures. The subject of the study is a software solution for business process models classification based on their correctness. Therefore, in this study, the algorithm to solve the problem of BPMN models classification using logistic regression, interface complexity, and modularity measures is proposed, the software requirements are determined, the software development tools are selected, the software for business process models classification based on their correctness is designed, the corresponding software components are developed, the use of a software solution for solving the problem of business process models classification based on their correctness is demonstrated, the obtained results are analyzed and discussed. The developed software indicates high performance of BPMN models classification based on their correctness, achieving high accuracy (99.14 %), precision (99.88 %), recall (99.23 %), and F-score (99.56 %), highlighting the high performance of modeling errors detection.