І.П. Каменева, канд. техн. наук, В.О. Артемчук, д-р техн. наук
Інститут проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України
Україна, 03164, Київ, вул. Генерала Наумова, 15
e-mail:
Èlektron. model. 2022, 44(3):50-64
https://doi.org/10.15407/emodel.44.03.050
АНОТАЦІЯ
Проблему інформативності та визначення інформативних структур розглянуто в рамках сучасної концепції Big Data Analytics, де інтегровано серію підходів, методів і засобів аналізу структурованих та неструктурованих даних великих обсягів. Висвітлено основні тенденції та перспективи Big Data Analytics щодо виявлення знань і закономірностей, важливих для прийняття рішень. Проаналізовано критерії інформативності набору параметрів та засобів, спрямованих на зменшення розмірності простору вихідних ознак. Визначено можливості методів виявлення інформативних параметрів для систематизації знань в задачах екологічної та енергетичної безпеки. Запропоновано загальну структуру та алгоритмічні засоби побудови бази знань для підтримки прийняття рішень в умовах невизначеності та ризику.
КЛЮЧОВІ СЛОВА:
інформативність, інформативні параметри, Big Data Analytics, латентні знання, прийняття рішень.
СПИСОК ЛІТЕРАТУРИ
- Майер-Шенбергер В., Кукьер К . Большие данные. Революция, которая изменит то, как мы живем, работаем и мыслим. М.: Манн, Иванов и Фербер, 2014, 240 с.
- Верес О.М. Класифікація методів аналізу великих даних. Режим доступу: http://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper /2018/jun/13005/ ilovepdfcom-84-92.pdf
- Дюк В., Самойленко А. Data Mining. СПб.: Питер, 2001, 366 с.
- Путренко В.В. Системні основи інтелектуального аналізу геопросторових даних // Системні дослідження та інформаційні технології, 2015, № 3, с. 20—33.
- Яцишин А.В., Куцан Ю.Г., Артемчук В.О. та ін. Засоби інтелектуального аналізу та візуалізації геопросторових даних моніторингу стану атмосферного повітря // Электрон. моделирование, 2019, 41, № 5, с. 85—102.
- Айвазян С.А., БуштаберВ.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерностей. М.: Финансы и статистика, 1989, 607 с.
- Терехина А.Ю. Представление структуры знаний методами многомерного шкалирования. М.: ВИНИТИ, 1988, 97 с.
- Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд. ИМ СО РАН, 1999, 270 с.
- Кульбак С. Теория информации и статистика. М.: Наука, 1967, 408 с.
- Загоруйко Н., Борисова И., Кутненко О. Критерии информативности и пригодности подмножества признаков. International Conference «Knowledge — Dialogue — Solutions», 2007. Режим доступу: http://www.foibg.com/conf /ITA2007/KDS2007/PDF/ KDS07-Borisova_Zagoruiko_Kutnenko.pdf
- Van Waarde J., Eising J .,Trentelman H., Çamlibel M. Data Informativity: A New Perspective on Data-Driven Analysis and Control. Published 1 August 2019 Computer Science, Mathematics // IEEE Transactions on Automatic Control. Режим доступу: https://www.semanticscholar.org/paper/Data-Informativity%3A-A-New-Perspective-on-Analysis-Waarde-Eising/6f6958870664a58e98d93af94d80aa9d3409030c
- Fazilov S., Mamatov N., Samijonov A. Selection of Significant Features of Objects in the Classification Data Processing // International Journal of Recent Technology and Engineering (IJRTE), 2019, Vol. 8, Issue-2S11. ISSN: 2277-3878.
- Ільницький А.І., Бурба О.І. Статистичні критерії оцінювання інформативності ознак джерел радіовипромінювання телекомунікаційних мереж і систем при їх розпізнаванні // Кібербезпека: освіта, наука, техніка, 2019, 1, вип. 5, с. 83—94.
- Каменева I.П. Просторово-семантичні моделі репрезентації знань в геоекологічних дослідженнях // Геоінформатика, 2005, № 4, с. 64—69.
- Каменева И.П. Моделирование семантического пространства знаний из разных источников // Моделювання та інформаційні технології, 2013, вип. 70, с. 3—10.
- Каменева И.П., Артемчук В.А., Яцишин А.В. Вероятностное моделирование экспертных знаний с использованием методов психосемантики // Электрон. моделирование, 2019, 41, № 2, с. 81—96.
- Андерсон Дж. Когнитивная психология. СПб.: Питер, 2002, 496 с.
- Кини Р. Теория принятия решений // Исследование операций: в 2-х томах, т. 1. М.: Мир, 1981, с. 481 — 512.
- Каменева И.П., Артемчук В.А., Яцишин А.В., Бугаев А.Ф. Когнитивные стратегии принятия решений на основе вероятностных оценок и карт рисков // Моделювання та інформаційні технології, 2017, вип. 80, с. 20—27.
КАМЕНЕВА Ірина Петрівна, канд. техн. наук, ст. наук. співробітник Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 1976 р. закінчила Київський державний університет ім. Тараса Шевченка. Область наукових досліджень — аналіз даних і математичне моделювання в екології.
АРТЕМЧУК Володимир Олександрович, д-р техн. наук, заст. директора Інституту проблем моделювання в енергетиці ім. Г.Є. Пухова НАН України. В 2008 р. закінчив Житомирський державний технологічний університет. Область наукових досліджень — математичне моделювання, чисельні методи та інформаційні технології в енергетиці.