Добірка наукової літератури з теми "Засоби інтелектуального аналізу даних"

Робота присвячена дослідженню методів інтелектуального аналізу даних для обробки результатів тестування з використанням мови Python.Метою даної роботи є дослідження методів інтелектуального аналізу даних засобами мови Python.Для досягнення поставленої мети необхідно вирішення наступних завдань: • дослідження етапів інтелектуального аналізу даних, особливостей підготовки і вивчення даних; • дослідження задач інтелектуального аналізу даних і методів їх рішення; • дослідження засобів мови Python для вирішення завдань інтелектуального аналізу даних; • практичне рішення задач ІАД: побудова моделей інтелектуального аналізу даних засобами мови Python; • аналіз якості побудованих моделей.У даній роботі був проведений інтелектуальний аналіз даних, отриманих з системи управління навчанням Moodle.

Визначено, що для ефективного управління енергоефективністю багаторівнева система управління повинна забезпечувати збір енергетичних даних у реальному часі, створення єдиного інформаційного простору з достовірною, повною та оперативною інформацією, захист даних від несанкціонованого доступу, зберігання, опрацювання, аналіз накопичених даних, прогнозування енергоефективності, визначення шляхів зменшення технологічних і невиробничих втрат енергоресурсів. Розроблено структуру засобів збереження трирівневої системи управління енергоефективністю, у якій перший рівень використовують для збереження енергетичних даних від підприємств регіону, а другий та третій рівні – зберігають інформацію відповідно економічно-виробничого та технологічного характеру про діяльність підприємства. Розроблено структуру інформаційно-аналітичної системи, основними компонентами якої є засоби: ETL, збереження та захисту даних, аналітичного опрацювання, набування знань, інтелектуального аналізу даних, прогнозування енергоефективності, підтримки прийняття рішень і візуалізації. Вибрано підходи в інтеграції та консолідації даних і сформовано перелік задач для засобів опрацювання даних. Розроблено засоби захисту даних у сховищі від несанкціонованого доступу на базі нейромережевих технологій.

У статті розглядаються системно-концептуальні засади, ключові принципи і базисні аспекти побудови перспективної єдиної автоматизованої системи управління збройними силами (ЄАСУ ЗС), здатної швидко адаптувати структурно-функціональну структуру до динаміки зміни управлінської ситуації в районі проведення операцій (бойових дій), зі збереженням стійкості, оперативності, прихованості та гнучкості управління силами і засобами, з підтримкою динаміки інноваційного розвитку засобів управління ними протягом усього життєвого циклу, орієнтованої на використання технологій і методів штучного інтелекту, технологій інтелектуального добування і аналізу даних про обстановку, виявлення знань в наявному неструктурованому масиві вихідних даних, а також орієнтованої на управління в інтегрованому інформаційно-телекомунікаційному фізичному та програмно-апаратному середовищі мережеієрархічної структури. Представлені основні вимоги, що потрібні для її створення.

В статті визначено загальну характеристику економічних ресурсів та напрями їх відтворення. Запропоновано класифікацію економічних ресурсів за видами; виокремлено категорію «відтворювані економічні ресурси», яку утворюють об’єкти основних засобів, нематеріальних активів та інтелектуальний потенціал трудових ресурсів. Геополітичний конфлікт і негативні макропроцеси в країні призвели до суттєвого зниження інноваційної активності вітчизняних підприємств. Проаналізовано напрями капіталовкладень підприємств у відтворення об’єктів економічних ресурсів, таких як основні засоби, нематеріальні ресурси (активи) та зростання рівня інтелектуального потенціалу трудових ресурсів. Визначено частки таких вкладень за роками. Дослідження статистичних даних та вивчення зовнішніх і внутрішніх факторів показало, що відтворення інтелектуальних, нематеріальних і матеріальних ресурсів, а також інтелектуального потенціалу персоналу відбувається на досить низькому рівні. Аналіз джерел фінансування інноваційної діяльності промислових підприємств за їх частками виявив, що пріоритетним джерелом фінансування інноваційної діяльності є власні кошти. Економічний аналіз показав, що економіка України залишається не сприйнятливою до науково-технічних нововведень через низький рівень виробничої бази промисловості та слабке фінансування державою науково-дослідних і дослідно-конструкторських розробок. Висвітлено вплив різних факторів на інноваційну активність підприємств. Обґрунтовано потребу формування ефективної державної науково-технічної та інвестиційної політики, яка має відбуватися з врахуванням основного фактору економічної динаміки – інновацій, які орієнтовані насамперед на зростання продуктивності праці. Запропоновано проведення прогнозування і моніторингу проблемних аспектів відтворення економічних ресурсів. Планування заходів відтворення дозволить вітчизняним інноваційно активним підприємствам досягти фінансової стабільності, сприятиме підвищенню результативності інтелектуальної праці та її впливу на економічне зростання країни.

Проведено аналіз наукометричних баз даних Scopus, Web of Science, Ulrich's Periodicals, eLIBRARY.RU, Google Scholar, PubMed, Medline, EMBASE, EconLit, Cochrane Library, UpToDate, ACP Journal Club, HINARI, українських баз даних (http:// www.meta.ua,http://www.nbuv.gov.ua), друкованих наукових статей, монографій і посібників, присвячених проблемі Віg Data в медицині за період з 2007 по 2019 роки за ключовими словами «Big Data», «medicine». Представлено результати впровадження технологій Big Data в клінічній та експериментальній медицини, системі менеджменту охорони здоров'я, фармації та клінічних дослідженнях. Big Data — соціально-економічний феномен, що пов'язаний із появою нових технологічних можливостей для аналізу величезної кількості даних. Показано, що цілями застосування Big Data в медицині є створення максимально повних реєстрів медичних даних, які обмінюються між собою інформацією, використання накопиченої інформації для прогнозування можливості розвитку захворювань та їх профілактики у кожного конкретного пацієнта, запобігання епідеміям, створення системи ціноутворення й оплати, нових бізнес-моделей, використання інтелектуального моделювання при розробці лікарських засобів, впровадження електронних карт пацієнта, що були б доступні кожному лікареві та дає можливість впровадження персоналізованої медицини. Основними технологіями оброблення Big Data є NoSQL, MapReduce, Hadoop, R, апаратні рішення. Доведено, що використання технологій Big Data в медицині може бути досягнуто при широкому представленні медико-біологічної інформації у цифровому вигляді, показано доцільність і необхідність забезпечення її оперативного передавання, в тому числі по каналах мобільного зв'язку, вказано на невирішені питання в застосуванні Big Data (неструктурованість, синтаксичні та семантичні проблеми даних, надмірність і ризик спотворення інформації, неповна відповідність вимогам доказової медицини, правові, морально-етичні, страхові аспекти, недостатність традиційних механізмів безпеки, таких як брандмауери та антивірусне програмне забезпечення). Наведені дані свідчать про перспективність використання даних технологій для істотного поліпшення якості медичного обслуговування населення.

Предметом вивчення в статті є моніторинг транспортних комунікацій при застосуванні сучасних технологій інтелектуалізації транспортних засобів. Метою статті є розроблення математичного апарату для створення інтелектуального програмного забезпечення мобільного інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій. Завдання дослідження: приведення опису системи інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій до нечіткого виду шляхом визначення лінгвістичних змінних; проведення аналогії між кількісними оцінками підсистем і ланок системи і їх нечітким описом; на основі фаззіфікації проведення алгоритмізації задач моніторингу транспортних комунікацій; проведення динамічного аналізу процесу моніторингу транспортним засобом, обладнаним інформаційно-обчислювальним комплексом. Методологічною основою дослідження стали загальнонаукові та спеціальні методи наукового пізнання: теорія систем, нечітких множин, основні положення інформаційної теорії керування та розрізнення. Отримані такі результати: процес моніторингу транспортних комунікацій поданий як результат нормалізації даних, їх структурної й прагматичної обробки; визначений оператор фаззіфікації спостережуваного динамічного процесу моніторингу транспортних комунікацій; надане математичне підґрунтя алгоритмізації процедури керування процесом моніторингу; проведений динамічний аналіз процесу моніторингу транспортним засобом, обладнаним інформаційно-обчислювальним комплексом. Висновки. Системи інтерактивного моніторингу транспортних комунікацій нечіткого виду може бути формально описана шляхом визначення лінгвістичних змінних та їх значень – термів. Фаззіфікація спостережуваного динамічного процесу моніторингу транспортних комунікацій може бути подана у вигляді подвійного перетворення динамічної функції. Алгоритмізації цієї процедури можлива шляхом визначення відповідності характеристик спостережуваних динамічних процесів процедурам оцінки термів за допомогою функції приналежності лінгвістичної змінної, що характеризує цей процес

Аналіз метаболічних порушень в основних органічних компонентах кісткової тканини хворих на цукровий діабет із переломами довгих кісток став підставою для побудови моделі прогнозування ризику розвитку ускладнень при їх лікуванні. Розроблена прогностична модель орієнтована на аналіз біохімічної ситуації, що розвивається в організмі пацієнта після травми. В основу побудови прогностичної моделі, що відображає певні ланки патогенезу розвитку ускладнень, поклали дані біохімічних досліджень показників концентрацій глікозаміногліканів, колагену та лужної фосфатази. Для вирішення прогностичної задачі стосовно кожного пацієнта здійснюється розрахунок трьох значень функцій, що класифікують. Для розрахунків використовуються центровані й нормовані значення ознак. Пацієнта відносять до того класу, для якого дискримінантна функція прийме максимальне значення. Програма обчислює вірогідність розвитку або ступінь ризику розвитку ускладнень при лікуванні переломів довгих кісток у хворих на цукровий діабет.

Abstract. The aim of the article is to study the theoretical foundations of the introduction and use of modern technologies of data mining in the economy of Ukraine. Research methodology. The theoretical and methodological basis of the article were the works of leading foreign and domestic scientists on the evaluation of the effectiveness of the implementation and use of data mining technologies. Achieving this goal was carried out using the following scientific techniques and research methods: monographic (in reviewing and studying the literature on evaluating the effectiveness of data mining technologies), analysis and synthesis (for research and generalization of research results); logical-theoretical and dialectical (to form the conclusions of the study). In the process of research, the substantiation of theoretical calculations and conclusions was carried out on the basis of system-functional and structural approaches to the analysis of information flows and control systems of data mining technologies. The information base of the study is articles and monographs, including those posted on web pages. Results of the research. The theoretical bases of functioning of modern technologies of data mining in the information economy are systematized, and also questions of the basic directions of application of the Data Mining system are analyzed, namely as a mass product for business applications and as a tool for unique researches. Scientific novelty of research results. It consists in the theoretical substantiation of possibilities of introduction and application of modern technologies of intellectual analysis, in various branches of economy, as effective tools of providing the timely information for the management of business entities on the basis of which it is possible to make qualitative administrative decisions. The practical significance of the research results. The obtained results can be used for further prospective research of information systems of economic entities, which are created on the basis of modern data mining systems, as well as in the implementation of computerization tools for analytical and synthetic data processing of information systems in the enterprise. Keywords: information system; data mining; information technology; data mining.

Метою статті є формування підходів до розуміння інтегрованої звітності в процесі прийняття інвестиційних рішень, а також ідентифікації наукових шкіл у цій сфері з дальшою візуалізацією наукового ландшафту за допомогою бібліометричних карт. Методологія / методика / підхід. Методологічною основою дослідження виступають термінологічний, бібліометричний та кластерний аналіз, графічний і табличні методи систематизації визначень поняття «інтегрована звітність». Джерелом даних слугували публікації з бази Scopus за 1986–2020 рр., оброблені програмними засобами «VOSviewer». Результати. Узагальнено, проаналізовано та удосконалено підходи до трактування економічної сутності поняття «інтегрована звітність». Уперше здійснено термінологічний, бібліометричний і кластерний аналіз публікацій зарубіжних учених щодо інтегрованої звітності, який доповнено аналізом вітчизняних публікацій із цієї тематики. Найбільш значущим є кластер, що розглядає інтегровану звітність у контексті інтелектуального капіталу, корпоративного управління, корпоративної соціальної відповідальності, розкриття інформації. Дослідження цього кластеру є найбільш новими (сучасними) за хронологією. Уперше встановлено, що у вивченні інтегрованої звітності є дві основоположні наукові школи, що об’єднують представників США, Великобританії, Австралії та ЄС, представлено рейтинг найбільш цитованих статей цих авторів. На основі виконаної роботи запропоновано авторське визначення поняття «інтегрована звітність» як нового виду звітності, яка розкриває інформацію підприємства в економічному розрізі щодо фінансових, екологічних, соціальних, виробничих та управлінських показників і цілісно відображає його стратегії, ризики, стійкість бізнес-моделі, та яка призначена для задоволення інформаційних потреб усіх стейкхолдерів підприємства, зокрема інвесторів. Оригінальність / наукова новизна. Кластеризація наукових досліджень у сфері інтегрованої звітності дозоляє виявити найбільш типові підходи до її розуміння у світовій думці та окреслити науковий ландшафт у цій сфері, що дає змогу сформувати власний, практико-орієнтований підхід до її визначення. Його особливістю є поєднання термінологічного, кластерного та бібліометричного аналізу, що підвищує обґрунтованість авторського підходу. Практична цінність / значущість. Застосування авторського підходу українськими підприємствами дозволить підвищити значущість інтегрованої звітності в розкритті ними інформації про сталий розвиток, фінансові та нефінансові аспекти.

Data mining is the selection of information in large amounts of raw data. These data can be different types of materials: photos, graphics, sounds, experimental data, etc. Data mining uses well-researched statistical principles to highlight patterns in the data. By applying data mining algorithms to your data, you can predict trends, highlight patterns, create rules and recommendations, analyze the sequence of events in complex datasets, and discover new dependencies. Patterns and trends can be combined, with the resulting mining models. The process of intellectual analysis consists of certain stages, which include comparisons, classifications, synthesis, repetition, typing, abstraction. In turn, this whole process is directly related to the decision-making process.

The rapid development of information technology is gradually transforming the world. Open and free cyberspace expands the freedom and opportunities of people, enriches society. But unfortunately, not all information is beneficial fo person. Therefore, it is necessary to monitor such resources and block. In this we will help data mining, namely Data Mining. With the help of Data Mining technologies it becomes possible to solve many problems the analyst faces. The main ones are: classification, regression, search for associative rules and clustering.

Метою даної роботи є аргументований вибір інструментарію для вирішення спеціального класу реальних прикладних задач - швидкого прогнозування інтервалу тривалості виробництва складних технічних об'єктів в умовах неповної інформації про їх детальну внутрішню структуру, а саме до виконання їх детального проектування і розробки. Основними теоретичними результатами даної роботи є розробка формалізованої моделі та системи алгоритмів для вирішення поставленого завдання прогнозування. Практичним результатом є розробка на основі створених алгоритмів інформаційної системи (ІС), технологія формування та архітектура якої надають можливості для гнучкого розширення амодифікації функціоналу системи при виникненні нових вимог, а також при появі нових теоретичних результатів, чи розвитку системи при необхідності до корпоративної рівня (інформаційної системи, що використовується в якості штатного інструментального засобу при вирішенні виробничих завдань вербального типу), а також перенесення частини розробленого функціоналу системи на мобільні платформи.

За останні десятиліття було зібрано велику кількість просторових даних, які зберігаються в Головному управлінні Держкомзему. Об'єми даних настільки значні, що людині просто не під силу проаналізувати їх самостійно, хоча необхідність проведення такого аналізу цілком очевидна, адже в цих "сирих даних" укладені знання, які можуть бути використані при ухваленні рішень.

Спроектовано та програмно реалізовано інформаційну систему інтелектуального виявлення пульсарів на основі аналізу великих даних радіоастрономії. Оброблено понад мільйона кандидатів з моменту розгортання на кластері.

Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей логічних та алгоритмічних дерев класифікації, деяких питань їх застосування в задачах інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів шляхом створення ефективних моделей класифікації та аналізу великих масивів даних, універсальних систем розпізнавання дискретних об’єктів. Проаналізовано та досліджено деревоподібні моделі класифікації різних типів. Розроблено комплексний метод побудови деревоподібних моделей класифікації, який базується на поетапній апроксимації масиву початкових даних НВ набором відібраних та оцінених незалежних алгоритмів розпізнавання. Розроблено метод Т – опорних множин, який полягає у відборі, фіксації набору ознак разом зі своїми значеннями – класифікаторів в структурі ЛДК. Розроблено моделі та методи побудови структур АДК двох типів, де отримані дерева класифікації складаються з різних алгоритмів та методів розпізнавання й в свою чергу представляють собою нові алгоритми, схеми класифікації. Розроблено модель та метод побудови обмежених структур АДК, які спрямовані на добудову лише тих шляхів, ярусів конструкції дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок усіх типів класифікації. Розроблено методи знаходження подібності конструкцій логічних дерев в задачах мінімізації їх структур. Здійснено числову оцінку впливу процедури обрізки побудованого ЛДК – перестановки ярусів, рівнів, блоків структури ЛДК в конструкції регулярного логічного дерева на його загальну складність. Здійснено оцінку збіжності процедури побудови моделей дерев класифікації, запропонованих в дослідженні структур АДК для умов слабкого та сильного розділення класів початкової НВ. Present thesis is devoted to studying the specific features of both logical and algorithmic classification trees, some issues of their use in the problems of intelligence data analysis and image recognition by creating the efficient models of classification and analysis of large and super-large data arrays and universal systems of discrete object recognition. Tree-like classification models of various types are analyzed and studied. The concept of constructing tree-like classification models based on a step-by-step approximation of an array of initial TS data with a set of selected and evaluated independent recognition algorithms is proposed. The concept of T – reference sets is proposed, which consists in selecting and fixing a set of features together with their classifier values in the LCT structure. Models and methods for constructing ACT structures of two types are developed, where the resulting classification trees consist of various algorithms and recognition methods, which in turn represent new algorithms and classification schemes. A model and method for constructing bounded ACT structures are developed, which are aimed at completing only those paths, tiers of the classification tree structure where there are the largest number of errors of all classification types. Methods for finding the similarity of logical tree structures in problems of minimizing their structures are developed. A numerical estimate of the impact of the pruning procedure of the constructed LCT – rearrangement of tiers, levels, and blocks of the LCT structure in the construction of a regular logical tree on its overall complexity is given. The convergence of the procedure for constructing classification tree models proposed in the study of ACT structures for conditions of weak and strong separation of initial TS classes is estimated. Диссертационная работа посвящена исследованию особенностей логических и алгоритмических деревьев классификации, некоторых вопросов их применения в задачах интеллектуального анализа данных, распознавания образов путем создания эффективных моделей классификации и анализа больших массивов данных, универсальных систем распознавания дискретных объектов. В работе исследована и решена актуальная научно-прикладная проблема развития теории анализа и синтеза деревьев решений, разработки моделей, методов, прикладного инструментария интеллектуального анализа данных на основе логических и алгоритмических деревьев классификации с большей точностью, уменьшенной сложностью моделей и повышенной эффективностью классификации дискретных объектов. Проанализированы и исследованы древовидные модели классификации различных типов. Предложен комплексный метод построения древовидных моделей классификации, который базируется на поэтапной аппроксимации массива начальных данных набором отобранных и оцененных независимых алгоритмов распознавания. Предложен метод Т – опорных множеств, который заключается в отборе, фиксации набора признаков вместе со своими значениями – классификаторов в структуре ЛДК. Разработаны модели и методы построения структур АДК двух типов, где полученные деревья классификации состоят из различных алгоритмов и методов распознавания и в свою очередь представляют собой новые алгоритмы, схемы классификации. Разработана модель и метод построения ограниченных структур АДК, которые направлены на достройку только тех путей, ярусов конструкции дерева классификации, где есть наибольшее количество ошибок всех типов классификации. Разработаны методы нахождения сходства конструкций логических деревьев в задачах минимизации их структур. Дана числовая оценка влияния процедуры обрезки построенного ЛДК – перестановки ярусов, уровней, блоков структуры ЛДК в конструкции регулярного логического дерева на его общую сложность. Дана оценка сходимости процедуры построения моделей деревьев классификации, предложенных в исследовании структур АДК для условий слабого и сильного разделения классов начальной ОВ. Разработан программный инструментарий построения структур ЛДК/АДК (моделей деревьев классификации различных типов), который позволяет решать широкий спектр разнотипных прикладных задач распознавания образов. По результатам диссертационного исследования проведено экспериментальное моделирование, апробация разработанных моделей и методов на практических задачах, а определения эффективности предложенных в работе методов построения АДК осуществлено на основе интегральных показателей качества моделей.

Розглянуто актуальну проблему розвитку та удосконалення рукопашної підготовки (техніки та тактики застосування заходів фізичного впливу, сили) майбутніми офіцерами-правоохоронцями інституцій сектору безпеки і оборони України у різних умовах службово-оперативної діяльності. Відповідно до результатів аналізу науково-методичної та спеціальної літератури (моніторингу Інтернет-ресурсів), членами науково-дослідної групи розроблено та апробовано педагогічну (змістово-функціональну) модель формування готовності майбутніх офіцерів-правоохоронців до застосування заходів фізичного впливу (сили) в системі спеціальної фізичної підготовки (із урахуванням карантинних обмежень) до дій у різних умовах службово-бойової (оперативної) діяльності. У вище зазначеній педагогічній моделі інтегровано: цільовий блок (мета, завдання, підходи, компоненти готовності, педагогічні умови), організаційно-змістовий блок (навчально-методичне забезпечення, інтерактивні методи навчання, кадрове забезпечення), результативно-оцінний блок (критерії, кваліфікаційні рівні, методики, методи, засоби, способи форми). Під час дослідження були використані наступні методи: абстрагування, аналіз і синтез, індукція і дедукція, моделювання, математично-статистичні (кореляційного аналізу, факторного аналізу) тощо. Відповідно до результатів емпіричного дослідження встановлено, що результати отримані наприкінці педагогічного експерименту у досліджуваних контрольної (Кг) та експериментальної (Ег) груп зросли відносно вихідних даних, і ці відмінності переважно є достовірні (Ег, P≤0,05). Результати контрольного тестування показали, що в процесі проведеної експериментальної роботи збільшилась кількість курсантів із вищим рівнем готовності до застосування заходів фізичного впливу (сили) у різних умовах службово-оперативної діяльності в Ег на 8 %, тоді як у Кг на 2 %, відмінного рівня збільшилась: в Ег на 19 %, тоді як у Кг – на 2 %, доброго рівня зменшилась: в Ег на 19 %, тоді як у Кг – на 2 %, чисельність курсантів задовільного рівня готовності зменшилась: в Ег на 8 %, тоді як у Кг – на 6 %. Слід зауважити, що незадовільний рівень сформованості навичок застосування заходів фізичного впливу (сили) у курсантів, як Ег, так і Кг не помічено. Крім цього, експериментально перевірені педагогічні умови формування готовності майбутніх офіцерів-правоохоронців до застосування заходів фізичного впливу (сили) у різних умовах службово-оперативної діяльності. Достовірність отриманих результатів підтверджена методами перевірки за допомогою критерію χ2. Результати дослідження впроваджені у практику спеціальної фізичної підготовки курсантів Харківського національного університету внутрішніх справ