Розробка методу ідентифікації стану комп'ютерної системи на основі нечітких дерев рішень

Abstract

Предметом дослідження є методи та засоби ідентифікації стану комп'ютерної системи. Метою статті є підвищення якості класифікації даних за рахунок розробки методу ідентифікації стану комп’ютерної системи. Завдання: дослідити методи ідентифікації стану комп’ютерної системи та розробити метод класифікації стану комп'ютерної системи з метою захисту даних. Використовуваними методами є: методи штучного інтелекту, машинного навчання. Отримано такі результати: досліджено методи ідентифікації стану комп’ютерної системи KNN (k-nearest neighbors), метод опорних векторів (SVM), нейронні мережі, дерева рішень. Запропоновано метод ідентифікації стану комп’ютерної системи на основі нечітких дерев рішень, який відрізняється від відомих методів побудови наявністю спеціальної процедури фазифікації атрибутів вихідних даних та побудови функції приналежності. Розроблено програмне забезпечення, в якому реалізовано та досліджено запропонований метод вирішення задачі ідентифікації стану комп'ютерної системи. Висновки. Наукова новизна отриманих результатів полягає у дослідженні методів ідентифікації стану комп'ютерної системи, розробці методу на основі нечітких дерев рішень, оцінці якості моделі на етапі навчання та тестування, виконання порівняльного аналізу.The subject of research is the methods and means of identifying the state of the computer system. The purpose of the article is to improve the quality of data classification by developing a method for identifying the state of the computer system. Task: to investigate methods of identifying the state of a computer system and to develop a method of clas-sifying the state of a computer system for the purpose of data protection. Methods used: artificial intelligence methods, machine learning, decision tree methods .The following results were obtained: methods of identifying the state of the computer system KNN (k Nearest Neighbors), support vector method (SVM), neural networks, decision trees were investigated. The re-sults were obtained: a method of identifying the state of the computer system based on of fuzzy decision trees, which differs from the known methods of fuzzy decision trees by the presence of a special procedure for falsification the attributes of source data and constructing membership function was proposed. The software was developed, in which the proposed method of solving the problem of identifying the state of the computer system was implemented and investigated. Conclusions. The scientific novelty of the obtained results lies in the study of methods for identifying the state of the computer system, the development of a method based on fuzzy decision trees, the assessment of the quality of the model at the stage of training and testing, and the performance of a comparative analysis.