Национальный цифровой ресурс Руконт - межотраслевая электронная библиотека (ЭБС) на базе технологии Контекстум (всего произведений: 634840)
Контекстум
Руконтекст антиплагиат система
Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности  / №8 2016

ВВЕДЕНИЕ В ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ (350,00 руб.)

0   0
Первый авторБашлыков
Страниц8
ID449054
АннотацияСтатья посвящена проблеме обнаружения и извлечения новых знаний о нештатных и аварийных ситуациях и успешных методах принятия и реализации управляющих решений, полученных на основе данных, накапливаемых в архивах и хранилищах компьютерных систем поддержки принятия решений при управлении сложными технологическими объектами управления методами "обнаружения знаний в базах данных". Описан процесс исследования данных средствами Data Mining. Приведены типы выявляемых закономерностей и классы систем Data Mining. Определены виды моделей и отношений, скрытых в архивах и базах данных. Описана разница между средствами Data Mining и OLAP. Выделены типы задач и виды моделей обнаружения и извлечения новых знаний. Приведен алгоритм расширенного цикла автоматизированного интеллектуального анализа баз данных и оценки обнаруженного нового знания. Описана архитектура методов Data Mining
УДК681.5:622.276; 622.279
Башлыков, А.А. ВВЕДЕНИЕ В ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ / А.А. Башлыков // Автоматизация, телемеханизация и связь в нефтяной промышленности .— 2016 .— №8 .— С. 11-18 .— URL: https://rucont.ru/efd/449054 (дата обращения: 26.04.2024)

Предпросмотр (выдержки из произведения)

ИНФОРМАЦИОННЫЕ, ИЗМЕРИТЕЛЬНЫЕ, ЭКСПЕРТНЫЕ, ОБУЧАЮЩИЕ СИСТЕМЫ УДК 681.5:622.276; 622.279 ВВЕДЕНИЕ В ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ А.А. <...> Башлыков (ЗАО "ВНИИСТ–Нефтегазпроект") Введение В статье рассматриваются проблема обнаружения и извлечения новых знаний о нештатных и аварийных ситуациях, а также успешные методы принятия и реализации управляющих решений, полученных на основе данных, накапливаемых в архивах и хранилищах компьютерных систем управления сложными технологическими объектами управления – венные нейронные сети, созданные как модель нервной ткани и высшей нервной деятельности, правильно отражают работу мозга человека, воспользуемся этим предположением для грубой оценки, вполне достаточной для наших целей. <...> Два существующих обстоятельства – соотношения knowledge discovery in databases (KDD, дословно – "обнаружение знаний в базах данных") и основному этапу этого процесса – Data Mining (исследование данных или, дословно, "разработка данных") [1–3]. <...> После применения традиционных методов анализа, будь то анализ хода развития нештатной ситуации и предполагаемого алгоритма выбора и принятия управляющих решений или анализ эффективности принятого управляющего решения, перед экспертами-аналитиками и инженерами по знаниям в таких системах всегда встает задача дальнейшего увеличения эффективности принимаемых управляющих решений на основе вновь извлеченных знаний. <...> Методы KDD, являющиеся, по сути, усилителем человеческой мысли, переводят процесс поиска нового знания в архивах и хранилищах данных систем поддержки принятия управляющих решений [4] на качественно иной уровень и могут облегчить и дополнить традиционные методы анализа причин возникновения нештатных ситуаций и имеющейся истории поведения объекта управления человеком-экспертом. <...> К настоящему времени дисбаланс между объемом информации, накопленной в архивах <...>