eONPUIR

Моделі та інформаційна технологія побудови баз знань для діагностики розподілених інформаційних систем

Показать сокращенную информацию

dc.contributor.author Маковецький, Олександр Сергійович
dc.contributor.author Makovetskyi, Oleksandr
dc.contributor.author Маковецкий, Александр Сергеевич
dc.date.accessioned 2017-05-29T11:40:36Z
dc.date.available 2017-05-29T11:40:36Z
dc.date.issued 2015
dc.identifier.citation Маковецький, О. С. Моделі та інформаційна технологія побудови баз знань для діагностики розподілених інформаційних систем : автореф. дис...канд. техн. наук : спец. 05.13.06 – Інформаційні технології / О. С. Маковецький ; наук. керівник П. Т. Тишин ; Одес. Нац. політехн. ун-т. - Одеса, 2015. - 23 с. uk
dc.identifier.citation Маковецкий, А. С. Mодели и информацонная технология построения баз знаний для диагностики распределенных информационных систем : дис...канд. техн. наук :спец. 05.13.06 – Информационные технологии / А. С. Маковецкий ; науч. рук. П. Т. Тишин ; Одес. Нац. политехн. ун-т. - Одесса, 2015. - 137 с. - Библиогр.: 112 назв. ru
dc.identifier.uri http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/2860
dc.description.abstract Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 - інформаційні технології - Одеський національний політехнічний університет МОН України, Одеса, 2015. Дисертація присвячена створенню баз знань для діагностування розподілених інформаційних систем (РІС), які використовують апарат теорії нечітких множин та онтологічний підхід і дозволяє вирішити важливі науково- прикладні проблеми скорочення часових витрат на виконання діагностування та підтримку актуальності бази знань. Практичне застосування бази знань і діагностичної системи на її основі, побудованих згідно розробленої інформаційної технології, дозволило скоротити час на діагностування кожної з несправностей, описаних у базі знань, в 5-10 разів, залежно від несправності, без втрати достовірності, що призвело до зменшення коефіцієнта простою системи в цілому, на 7%, а також зменшення витрат часу на підтримку актуальності бази знань на 24%. en
dc.description.abstract Диссертация на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.06 – информационные технологии – Одесский национальный политехнический университет МОН Украины, Одесса, 2015. Диссертация посвящена созданию баз знаний для диагностирования распределенных информационных систем (РИС), которые используют аппарат теории нечетких множеств и онтологический подход и позволяет решить важную научно-прикладную проблему сокращения временных затрат на выполнение диагностирования и поддержку актуальности базы знаний. Разработана структура базы знаний для систем диагностирования распределенных информационных систем, а также обобщенная модель диагностики распределенных информационных систем, онтологические модели расширенного описания элементов и зависимостей в распределенных информационных системах и онтологическая модель описания знаний о штатных и нештатных ситуациях, как модули этой структуры. Создана информационная технология построения баз знаний для систем диагностирования распределенных информационных систем, основанная на разработанныхмоделях описания знаний предметной области – диагностика распределенных информационных систем. Разработана база знаний и диагностическая система на её основе, практическое применение которой позволило существенно сократить время на диагностирования распределенной информационной системы. Впервые разработана и обоснована структура базы знаний для систем диагностирования РИС, с учётом преимуществ и недостатков существующих подходов при создании баз знаний диагностики. Усовершенствована обобщенная модель диагностики РИС, которая, с применением аппарата нечетких множеств, позволяет сократить временные затраты на поддержку актуальности базы знаний диагностических ситуаций в РИС. Впервые разработаны онтологические модели расширенного описания элементов и зависимостей в РИС, а также онтологическая модель описания диагностических тестов в формате OWL с использованием дескриптивной логики, что позволило сократить время, которое затрачивается экспертами- пользователями на поддержку актуальности базы знаний структурных и функциональных зависимостей между элементами РИС в условиях высокой динамики развития РИС. Впервые разработана онтологическая модель описания знаний о штатных и нештатных ситуациях на основе многосортного языка прикладной логики, что позволило сократить временные затраты эксперта-пользователя на поддержку актуальности базы знаний диагностических ситуаций в РИС и их причин. Впервые разработана информационная технология построения баз знаний для систем диагностирования РИС, основанная на новых моделях базы знаний, с использованием онтологического подхода, аппарата теории нечетких множеств и моделей описания РИС семейства CIM. Применение разработанной информационной системы позволяет существенно сократить временные затраты на диагностирование РИС и поддержку актуальности базы знаний диагностики РИС. Проведена экспериментальная оценка временных затрат на диагностирование заданной РИС с применением базы знаний, построенной на основе разработанных моделей и информационной технологии, показало сокращение времени на диагностирование каждой из неисправностей, описанных в базе знаний, в 5-10 раз, в зависимости от неисправности, без потери достоверности, что привело к уменьшению коэффициента простоя системы в целом, на 7%, а также уменьшению затрат времени на поддержку актуальности базы знаний на 24%. en
dc.description.abstract Thesis for scientific degree of candidate of technical sciences, specialty 05.13.06 - information technologies - Odessa National Polytechnic University of MES of Ukraine, Odessa, 2015. Dissertation is devoted to the creation of knowledge bases to diagnose the distributed information systems (DIS) that use the apparatus of the theory of fuzzy sets and ontological approach and allows to solve important scientific and applied problems of time expenses reducing to perform diagnostics and support the relevance of the knowledge base. Practical application of the knowledge base and diagnostic system on the basis of constructed according to developed information technology has reduced the time for diagnosing each of faults described in the knowledge base, in 5-10 times, depending on the failure, without losing credibility, which led to a reducing the coefficient of system downtime in general, by 7% and reducing the time required to supporting the relevance of the knowledge base by 24%. en
dc.language.iso uk en
dc.publisher Рукопис en
dc.subject інформаційні технології en
dc.subject моделі предметної області en
dc.subject підтримка прийняття рішень, en
dc.subject нечіткі множини en
dc.subject лінгвістичні змінні en
dc.subject онтології en
dc.subject дескриптивна логіка en
dc.subject розподілені інформаційні системи en
dc.subject системи діагностування en
dc.subject бази знань en
dc.subject информационные технологии en
dc.subject модели предметной области en
dc.subject поддержка принятия решений en
dc.subject нечёткие множества en
dc.subject лингвистические переменные en
dc.subject онтологии en
dc.subject дескриптивная логика en
dc.subject распределённые информационные системы en
dc.subject системы диагностирования en
dc.subject базы знаний en
dc.subject information technologies en
dc.subject domain models en
dc.subject decision support en
dc.subject fuzzy sets en
dc.subject linguistic variables en
dc.subject ontologies en
dc.subject a descriptive logic en
dc.subject distributed information systems en
dc.subject systems of diagnosing en
dc.subject knowledge bases en
dc.title Моделі та інформаційна технологія побудови баз знань для діагностики розподілених інформаційних систем uk
dc.title.alternative Модели и информационная технология построения баз знаний для диагностики распределенных информационных систем. en
dc.title.alternative Models and information technology of building knowledge bases to diagnose the distributed information systems. en
dc.type Preprint en
opu.kafedra Кафедра інформаційних систем
opu.citation.firstpage 1 en
opu.citation.lastpage 23 en
opu.staff.id makovetskyi@opu.ua en


Файлы, содержащиеся в элементе

Этот элемент содержится в следующих коллекциях

Показать сокращенную информацию