Аттестационная комиссия
Комиссия по аккредитации
Комиссия по экспертов
Распоряжения, инструкции
Нормативные акты
Номенклатура
Организации
Ученые советы
Семинары
Диссертации
Научные руководители
Ученые
Докторанты
Постдокторанты
CNAA logo

 română | русский | english


Поддержка принятия решений по пассивным выборкам малого объема


Автор: Popukaylo Vladimir
Степень:доктор информатики
Специальность: 01.05.04 - Математическое моделирование, математические методы, программное обеспечение
Год:2018
Научный руководитель: Svetlana Cojocaru
доктор хабилитат, профессор, Институт математики и информатики
Институт: Институт математики и информатики

Статус

Диссертация была зашищена 22 сентября 2017
Утверждена Национальным Советом 11 мая 2018

Автореферат

Adobe PDF document0.46 Mb / на румынском
Adobe PDF document0.49 Mb / на русском

Диссертация

CZU

Adobe PDF document 3.09 Mb / на русском
168 страниц


Ключевые слова

теория принятия решений, системы поддержки принятия решений, малая выборка, пассивный эксперимент, корреляционный анализ, регрессионный анализ, грубые промахи, метод точечных распределений.

Аннотация

Структура диссертации: введение, три главы, общие выводы и рекомендации, библиографический список из 160 наименований, 4 приложения, 120 страниц базового текста, 30 рисунков, 23 таблицы. По материалам диссертационного исследования опубликовано 16 печатных работ.

Область исследования: пассивные малые выборки, полученные в различных условиях.

Цель исследования: разработка методики построения систем поддержки принятия решений по пассивным выборкам малого объема, в условиях, когда классические вероятностно-статистические методы не позволяют получить обоснованных выводов.

Задачи исследования: 1) проанализировать различные подходы и методы обработки выборок малого объёма; 2) исследовать возможности использования существующих критериев для нахождения грубых промахов в выборках малого объёма; 3) исследовать возможности критериев обнаружения линейной корреляционной связи в выборках малого объема; 4) разработать методику построения систем поддержки принятия решений в условиях пассивного эксперимента и невозможности получить большой массив исходных данных; 5) апробировать разработанную методику на данных, полученных в различных условиях.

Научная новизна и оригинальность исследования – разработана оригинальная методика, позволяющая строить системы поддержки принятия решений по пассивным выборкам малого объема, дающие надёжные рекомендации для лица, принимающего решения.

Актуальность исследования состоит в том, что существует большое количество областей, в которых невозможно получить данные большого объема, в связи с чем, принятие решения с использованием классических методик крайне затруднено или невозможно.

Важная научная проблема, решенная в работе: определение вероятностно-статистических методик поддержки принятия решений, на основании выборок малого объема, полученных в ходе пассивного эксперимента.

Теоретическая значимость исследования заключается в методике улучшения качества принимаемых решений на основе предложенных подходов и алгоритмов, опирающихся на вероятностно-статистические методы обработки информации.

Практическая значимость результатов работы. Предложенные в диссертационной работе методики поддержки принятия решения могут быть широко применены при статистическом анализе в различных областях исследований, в которых нет возможности получить большое количество данных.

Внедрение результатов исследования: Результаты работы внедрены в лечебный процесс отделения Эндоскопической и малоинвазивной хирургии Республиканской клинической больницы (г. Тирасполь), учебный процесс кафедр «Биологии и физиологии человека» и «Терапии №2» медицинского факультета Университета им. Т.Г. Шевченко (г. Тирасполь), в работу научно-исследовательской лаборатории «Математическое моделирование» и в учебную программу магистратуры по направлению «Информатика и вычислительная техника» того же университета.

Содержание


1. МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ И ТЕОРЕТИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ В УСЛОВИЯХ МАЛОЙ ВЫБОРКИ
  • 1.1. Методы и средства принятия решений
  • 1.2. Трудности применения вероятностно-статистических методов принятия решения в условиях малой выборки
  • 1.3. Разграничение выборок малого и большого объема и определение их границ
  • 1.4. Методы оценки плотности распределения по выборке малого объема
  • 1.5. Выводы к главе 1

2. РАЗРАБОТКА МЕТОДИК ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЯ ПРИ ОБРАБОТКЕ ДАННЫХ МАЛОГО ОБЪЕМА
  • 2.1. Нахождение грубых промахов в выборках малого объема
  • 2.2. Линейная корреляция в выборках малого объема
  • 2.3. Построение исходной таблицы многомерных данных малого объёма
  • 2.4. Определение качества решений
  • 2.5. Результаты по главе 2
  • 2.6. Выводы к главе 2

3. СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО ПАССИВНЫМ ВЫБОРКАМ МАЛОГО ОБЪЕМА
  • 3.1. Алгоритм создания СППР по пассивным выборкам малого объема
  • 3.2. Разработка программного обеспечения, реализующего вероятностно-статистические методы
  • 3.3. СППР о сложности предстоящих лапароскопических операций
  • 3.4. СППР о качестве пробной выпечки хлебобулочных изделий
  • 3.5. Выводы к главе 3

ОБЩИЕ ВЫВОДЫ И РЕКОМЕНДАЦИИ