1. Дисертації та автореферати
Постійне посилання на фонд
Переглянути
Перегляд 1. Дисертації та автореферати за Ключові слова "004.896:004.912:004.048"
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Теоретичні та прикладні засади інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом(Хмельницький національний університет, 2022) Манзюк, Едуард Андрійович; Manziuk, E.A.У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему недостатнього рівня довіри до інтелектуальних інформаційних технологій в частині прийняття ними рішень на практичному рівні шляхом розроблення теоретичних та прикладних засад інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом, яка забезпечує довіру до рішень, отриманих інтелектуальними інформаційними системами відповідно до сукупності етичних принципів. Об‘єктом дослідження є процес забезпечення довіри до інтелектуальних інформаційних технологій. Предметом дослідження є методи та засоби інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом. Методи дослідження: в межах дисертаційної роботи визначено ряд завдань, для вирішення яких було використано методи аналізу та моделювання процесів; теорію систем; методи онтологічного моделювання та порівняння; методи реляційної алгебри для моделювання довіри до інтелектуальних інформаційних технологій; методи класифікації та кластеризації; теорію множин; теорію моделювання для розробки моделей групового отримання рішень з використанням методів агрегації корельованих рішень та формування областей даних відповідно до показників довіри; методів теорії множин; теорії графів; методи кластерного 3 аналізу для розробки моделі та методу аналізу ознак даних відповідно до виявлення викидів на характерних множинах щодо приналежності ознак і формування гіперпросторового групування даних мінімізацією втрати інформативності. Проведено аналіз та досліджено поняття довіри до інтелектуальних інформаційних технологій на основі розробленої онтології довіри. Це дозволило визначити шляхом декомпозиції основні структурні елементи і співвідношення між ним та в подальшому, на основі розроблених методів порівняння, через встановлення ступеня відповідностей, визначити узгодженість онтології довіри щодо структурованого домену. За результатами проведеного аналізу визначені основні фактори та властивості, необхідні для розробки методів із забезпечення довіри до інтелектуальних інформаційних технологій на рівні систем прийняття рішень та аналізу ознак даних. Це дало можливість сформувати множину характеристик систем прийняття рішень, які в подальшому лягли в основу розробки нових методів для формування систем прийняття рішень і дають змогу генерувати рішення відповідно до визначених показників довіри. У межах дисертаційної роботи запропоновано поняття довіри до інтелектуальних інформаційних технологій в частині прийняття ними рішень, яке базується на теоретико-множинному підході і в подальшому лягло в основу формування множини вимог до програмного рівня інтелектуальних інформаційних технологій, а саме: методів формування систем прийняття рішень з генерації довірчих рішень. Здійснено декомпозицію поняття довіри та розроблено метод визначення відповідності складових онтології довіри до інших узагальнень етичних принципів довіри. В основі методу лежить об‘єднання трьох незалежних рівнів (синтаксичного, структурного, семантичного) встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який в межах роботи представлено у вигляді структурованого корпусу узагальнених документів світового дискурсу людиноцентрованого підходу етичних інтелектуальних інформаційних технологій за поняттям довіри. Розроблено структурний рівень встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який визначає відповідність на рівні структурних доменних та міждоменних зв‘язків. Фактором відповідності визначено повноту формування подібних структур домену порівняння відносно базового домену дослідження. Визначальними елементами є міждоменні зв‘язки структурних частин внутрішньодоменної множини зв‘язків. Використання запропонованого методу дозволило забезпечити встановлення відповідності елементів порівняння на основі множин зв‘язків. Розроблено семантичний рівень встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який визначає відповідність на рівні змістовних складових елементів порівняння. Елемент встановлення відповідності в домені порівняння формується як метасутність у вигляді кортежу сутностей повної приналежності або часткової приналежності на рівні множини властивостей, які узагальнюються сутністю. Для підвищення рівня семантичної відповідності, властивості було визначено як узагальнення множини текстових дескрипторів з домену порівняння – бази знань області дискурсу. Це дало можливість виділити аспекти властивостей та сформувати сутності в їх межах, підвищуючи таким чином дискретність семантичного встановлення ступеня відповідності на рівні складових властивостей та формуючи ієрархії узагальнення. Базуючись на цьому, розроблено метод сегментування даних за агрегацією роботи ансамблю СПР, який, взявши за основу групованість систем прийняття рішень ансамблевого підходу, дозволяє отримувати рішення за ознаками довіри, які було визначено на основі декомпозиції концепту довіри, та сформувати області довірчих рішень, а також забезпечувати належні результати за показниками якості. Запропоновано метод формування ансамблю систем прийняття рішень. Розроблено критерії відбору систем прийняття рішень для формування ансамблів систем прийняття рішень, які дозволяють ефективно використати як здатність систем прийняття рішень до узагальнення, так і здатність індивідуальної системи прийняття рішень враховувати інформативності окремих складнокласифікованих даних, які визначають необхідність залучення кожної системи прийняття рішень в ансамбль як форми прийняття групового рішення. Така форма прийняття рішення дозволяє врахувати переваги методів колективного прийняття рішень та індивідуальні переваги кожної системи прийняття рішень, які формують ансамбль та сегментувати рішення щодо даних за ознаками довіри. Запропоновано метод групового прийняття рішень ансамблем систем прийняття рішень. Виділяється сегмент складнокласифікованих даних, які відносно загальної сукупності є нетиповими, та рішення ансамблю стосовно яких мають низький ступінь довіри. Рішення щодо такого сегмента даних формуються на основі виділення підмножин систем прийняття рішень з ансамблю та групування за кореляцією ймовірностей рішень систем прийняття рішень, що дозволило максимізувати оцінки якості. Запропоновано метод проєкції сформованої людиною ментальної моделі прийняття рішень на машинний рівень виконання та утворення формального представлення, яке використовують обчислювальні системи. Метод був розроблений з метою забезпечення складових довіри, які визначаються стейкхолдерами, тобто зацікавленою стороною (людиною) і дозволяє ментальне представлення прийняття рішення, сформоване людиною з використанням візуальної аналітики, спроєктувати на рівень формального представлення для безпосереднього використання обчислювальною системою на машинному рівні. Таким чином, рівень довіри до представлення підвищується значною мірою, оскільки представлення (ментальне) створюється безпосередньо самою людиною і в подальшому у вигляді формального представлення проєктується на машинний рівень. Метод реалізований в межах запропонованої концепції розділення сфери створення представлення (аналітичні можливості людини) та сфери практичного використання (обчислювальні можливості машини). Для сегмента слабороздільної інформації, з метою формування максимальної роздільності, розроблено метод аналізу складнокласифікованих даних. Метод дозволяє в гіперпросторі ознак забезпечувати формування групованості даних з мінімальними втратами інформативності. Це забезпечує локальне зміщення підгрупи даних для покращення роздільності. Просторове зміщення здійснюється в зоні розділення даних та має локальний характер. При цьому створюються умови незміщення загальних множин даних, що не вносить зміну інформативності в головний сегмент даних. В межах множини локальних даних зони розділення визначаються ознаки, які є нетиповими або викидами відносно групи ознак дослідження та визначають розмежованість даних. Множини ознак визначаються на основі формування кортежів ознак послідовним виключенням та встановленням рівня впливу ознаки на розмежованість даних за їхньою групованістю. Визначений рівень впливу дозволяє виділити найбільш впливові ознаки та характеризувати їх як викиди, тобто ті ознаки, наявність яких в локальних приграничних даних зони розмежування найбільшою мірою впливають на просторове групування даних. Метод дозволяє визначати множини ознак за рівнем впливовості та сферою поширення серед даних. Розроблений метод визначення нетипових ознак складнокласифікованих даних згідно з їх паралельною обробкою дозволяє сформувати кортежі ознак на локальних приграничних даних зони розмежування, який дає можливість на малих даних провести дослідження впливу всіх ознак з виділенням характерних множин впливу. Визначаються усі можливі шляхи максимізації розмежованості локальних приграничних даних, які представлені у формі деревоподібних структур кортежів з кінцевим пошуком локального максимуму. Загальна множина дерев кортежів ознак представлена лісом кортежів ознак. Оскільки досліджуються усі шляхи, виділяються гілки дерев кортежів ознак, які максимізують розмежованість локальних даних, тобто приводять до знаходження глобального максимуму. В межах цих гілок кортежів визначаються найбільш впливові ознаки.Документ Теоретичні та прикладні засади інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом(Хмельницький національний університет, 2022) Манзюк, Едуард Андрійович; Manziuk, E.A.У дисертаційній роботі вирішено актуальну науково-прикладну проблему недостатнього рівня довіри до інтелектуальних інформаційних технологій в частині прийняття ними рішень на практичному рівні шляхом розроблення теоретичних та прикладних засад інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом, яка забезпечує довіру до рішень, отриманих інтелектуальними інформаційними системами відповідно до сукупності етичних принципів. Об‘єктом дослідження є процес забезпечення довіри до інтелектуальних інформаційних технологій. Предметом дослідження є методи та засоби інтелектуальної інформаційної технології отримання довірчих рішень за людиноцентрованим підходом. Методи дослідження: в межах дисертаційної роботи визначено ряд завдань, для вирішення яких було використано методи аналізу та моделювання процесів; теорію систем; методи онтологічного моделювання та порівняння; методи реляційної алгебри для моделювання довіри до інтелектуальних інформаційних технологій; методи класифікації та кластеризації; теорію множин; теорію моделювання для розробки моделей групового отримання рішень з використанням методів агрегації корельованих рішень та формування областей даних відповідно до показників довіри; методів теорії множин; теорії графів; методи кластерного аналізу для розробки моделі та методу аналізу ознак даних відповідно до виявлення викидів на характерних множинах щодо приналежності ознак і формування гіперпросторового групування даних з мінімізацією втрати інформативності. Проведено аналіз та досліджено поняття довіри до інтелектуальних інформаційних технологій на основі розробленої онтології довіри. Це дозволило визначити шляхом декомпозиції основні структурні елементи і співвідношення між ним та в подальшому, на основі розроблених методів порівняння, через встановлення ступеня відповідностей, визначити узгодженість онтології довіри щодо структурованого домену. За результатами проведеного аналізу визначені основні фактори та властивості, необхідні для розробки методів із забезпечення довіри до інтелектуальних інформаційних технологій на рівні систем прийняття рішень та аналізу ознак даних. Це дало можливість сформувати множину характеристик систем прийняття рішень, які в подальшому лягли в основу розробки нових методів для формування систем прийняття рішень і дають змогу генерувати рішення відповідно до визначених показників довіри. У межах дисертаційної роботи запропоновано поняття довіри до інтелектуальних інформаційних технологій в частині прийняття ними рішень, яке базується на теоретико-множинному підході і в подальшому лягло в основу формування множини вимог до програмного рівня інтелектуальних інформаційних технологій, а саме: методів формування систем прийняття рішень з генерації довірчих рішень. Здійснено декомпозицію поняття довіри та розроблено метод визначення відповідності складових онтології довіри до інших узагальнень етичних принципів довіри. В основі методу лежить об‘єднання трьох незалежних рівнів (синтаксичного, структурного, семантичного) встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який в межах роботи представлено у вигляді структурованого корпусу узагальнених документів світового дискурсу людиноцентрованого підходу етичних інтелектуальних інформаційних технологій за поняттям довіри. Розроблено структурний рівень встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який визначає відповідність на рівні структурних доменних та міждоменних зв‘язків. Фактором відповідності визначено повноту формування подібних структур домену порівняння відносно базового домену дослідження. Визначальними елементами є міждоменні зв‘язки структурних частин внутрішньодоменної множини зв‘язків. Використання запропонованого методу дозволило забезпечити встановлення відповідності елементів порівняння на основі множин зв‘язків. Розроблено семантичний рівень встановлення відповідності елементів множини декомпозиції та складових структурованого домену, який визначає відповідність на рівні змістовних складових елементів порівняння. Елемент встановлення відповідності в домені порівняння формується як метасутність у вигляді кортежу сутностей повної приналежності або часткової приналежності на рівні множини властивостей, які узагальнюються сутністю. Для підвищення рівня семантичної відповідності, властивості було визначено як узагальнення множини текстових дескрипторів з домену порівняння – бази знань області дискурсу. Це дало можливість виділити аспекти властивостей та сформувати сутності в їх межах, підвищуючи таким чином дискретність семантичного встановлення ступеня відповідності на рівні складових властивостей та формуючи ієрархії узагальнення. Базуючись на цьому, розроблено метод сегментування даних за агрегацією роботи ансамблю СПР, який, взявши за основу групованість систем прийняття рішень ансамблевого підходу, дозволяє отримувати рішення за ознаками довіри, які було визначено на основі декомпозиції концепту довіри, та сформувати області довірчих рішень, а також забезпечувати належні результати за показниками якості. Запропоновано метод формування ансамблю систем прийняття рішень. Розроблено критерії відбору систем прийняття рішень для формування ансамблів систем прийняття рішень, які дозволяють ефективно використати як здатність систем прийняття рішень до узагальнення, так і здатність індивідуальної системи прийняття рішень враховувати інформативності окремих складнокласифікованих даних, які визначають необхідність залучення кожної системи прийняття рішень в ансамбль як форми прийняття групового рішення. Така форма прийняття рішення дозволяє врахувати переваги методів колективного прийняття рішень та індивідуальні переваги кожної системи прийняття рішень, які формують ансамбль та сегментувати рішення щодо даних за ознаками довіри. Запропоновано метод групового прийняття рішень ансамблем систем прийняття рішень. Виділяється сегмент складнокласифікованих даних, які відносно загальної сукупності є нетиповими, та рішення ансамблю стосовно яких мають низький ступінь довіри. Рішення щодо такого сегмента даних формуються на основі виділення підмножин систем прийняття рішень з ансамблю та групування за кореляцією ймовірностей рішень систем прийняття рішень, що дозволило максимізувати оцінки якості. Запропоновано метод проєкції сформованої людиною ментальної моделі прийняття рішень на машинний рівень виконання та утворення формального представлення, яке використовують обчислювальні системи. Метод був розроблений з метою забезпечення складових довіри, які визначаються стейкхолдерами, тобто зацікавленою стороною (людиною) і дозволяє ментальне представлення прийняття рішення, сформоване людиною з використанням візуальної аналітики, спроєктувати на рівень формального представлення для безпосереднього використання обчислювальною системою на машинному рівні. Таким чином, рівень довіри до представлення підвищується значною мірою, оскільки представлення (ментальне) створюється безпосередньо самою людиною і в подальшому у вигляді формального представлення проєктується на машинний рівень. Метод реалізований в межах запропонованої концепції розділення сфери створення представлення (аналітичні можливості людини) та сфери практичного використання (обчислювальні можливості машини). Для сегмента слабороздільної інформації, з метою формування максимальної роздільності, розроблено метод аналізу складнокласифікованих даних. Метод дозволяє в гіперпросторі ознак забезпечувати формування групованості даних з мінімальними втратами інформативності. Це забезпечує локальне зміщення підгрупи даних для покращення роздільності. Просторове зміщення здійснюється в зоні розділення даних та має локальний характер. При цьому створюються умови незміщення загальних множин даних, що не вносить зміну інформативності в головний сегмент даних. В межах множини локальних даних зони розділення визначаються ознаки, які є нетиповими або викидами відносно групи ознак дослідження та визначають розмежованість даних. Множини ознак визначаються на основі формування кортежів ознак послідовним виключенням та встановленням рівня впливу ознаки на розмежованість даних за їхньою групованістю. Визначений рівень впливу дозволяє виділити найбільш впливові ознаки та характеризувати їх як викиди, тобто ті ознаки, наявність яких в локальних приграничних даних зони розмежування найбільшою мірою впливають на просторове групування даних. Метод дозволяє визначати множини ознак за рівнем впливовості та сферою поширення серед даних. Розроблений метод визначення нетипових ознак складнокласифікованих даних згідно з їх паралельною обробкою дозволяє сформувати кортежі ознак на локальних приграничних даних зони розмежування, який дає можливість на малих даних провести дослідження впливу всіх ознак з виділенням характерних множин впливу. Визначаються усі можливі шляхи максимізації розмежованості локальних приграничних даних, які представлені у формі деревоподібних структур кортежів з кінцевим пошуком локального максимуму. Загальна множина дерев кортежів ознак представлена лісом кортежів ознак. Оскільки досліджуються усі шляхи, виділяються гілки дерев кортежів ознак, які максимізують розмежованість локальних даних, тобто приводять до знаходження глобального максимуму. В межах цих гілок кортежів визначаються найбільш впливові ознаки.