Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems

The article investigates modern intellectual monitoring systems (IMS), which are able to predict the consequences of the adopted control decisions of decision support systems (DSS), thanks to the modeling of the characteristics of monitored objects. The drawbacks of existing implementations of IMS s...

Повний опис

Збережено в:

Бібліографічні деталі
Дата:	2019
Автори:	Avramenko, A.S., Golub, S.V.
Формат:	Стаття
Мова:	English
Опубліковано:	Інститут проблем математичних машин і систем НАН України 2019
Назва видання:	Математичні машини і системи
Теми:	Моделювання і управління
Онлайн доступ:	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162303
Теги:	Додати тег Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати:	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems / A.S. Avramenko, S.V. Golub // Математичні машини і системи. — 2019. — № 3. — С. 129–134. — Бібліогр.: 8 назв. — англ.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine

id	irk-123456789-162303
record_format	dspace
fulltext
spelling	irk-123456789-1623032020-01-07T01:26:06Z Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems Avramenko, A.S. Golub, S.V. Моделювання і управління The article investigates modern intellectual monitoring systems (IMS), which are able to predict the consequences of the adopted control decisions of decision support systems (DSS), thanks to the modeling of the characteristics of monitored objects. The drawbacks of existing implementations of IMS show when working in crisis monitoring. Since crisis monitoring imposes a number of restrictions on the speed of DSS and the high probability of failure of the trained IMS models, the use of existing implementations of IMS is problematic. The reasons of the existence of these shortcomings, and the algorithms with which it is connected lies in existing methodology. The paper investigates advantages and disadvantages of existing methods for the formation of inter-level relations in the IMS. A particular attention is paid to the method of classification of input data arrays (IDA) according to their characteristics, to the corresponding class of model synthesis algorithm (MSA). This paper proposes to improve the well-known method of classifying MIA by using unique adaptive classifiers for each of the MSA class. У статті досліджено сучасні моніторингові інтелектуальні системи (МІС), які здатні прогнозувати наслідки прийнятих керуючих рішень систем підтримки прийняття рішень (СППР) завдяки моделюванню характеристик об’єктів моніторингу. Продемонстровано недоліки існуючих реалізацій МІС при роботі в умовах кризового моніторингу. Так як кризовий моніторинг накладає ряд обмежень на швидкість роботи СППР та велику вірогідність виходу навчених моделей МІС із строю, то використання існуючих реалізацій МІС є проблематичним. Досліджено причини існування даних недоліків та алгоритми, з якими це пов’язано. Досліджено переваги та недоліки існуючих методів формування міжрівневих зв’язків у МІС. Особливу увагу звернено на метод класифікації масивів вхідних даних (МВД) за їх характеристиками до відповідного класу алгоритмів синтезу моделей (АСМ). Запропоновано вдосконалити відомий метод класифікації масивів вхідних даних за допомогою використання унікальних адаптивних класифікаторів для кожного із класів алгоритмів синтезу моделей із списку реалізованих у системі. В статье исследованы современные мониторинговые интеллектуальные системы (МИС), которые способны прогнозировать последствия принимаемых управляющих решений систем поддержки принятия решений (СППР) благодаря моделированию характеристик объектов мониторинга. Продемонстрированы недостатки существующих реализаций МИС при работе в условиях кризисного мониторинга. Так как кризисный мониторинг накладывает ряд ограничений на скорость работы СППР и большую вероятность выхода обученных моделей МИС из строя, то использование существующих реализаций МИС является проблематичным. Исследованы причины существования данных недостатков и алгоритмы, с которыми это связано. Исследованы преимущества и недостатки существующих методов формирования межуровневых связей в МИС. Особое внимание обращено на метод классификации массивов входных данных (МВД) по их характеристикам к соответствующему классу алгоритмов синтеза моделей (АСМ). Предложено усовершенствовать известный метод классификации МВД посредством использования уникальных адаптивных классификаторов для каждого из классов АСМ. 2019 Article Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems / A.S. Avramenko, S.V. Golub // Математичні машини і системи. — 2019. — № 3. — С. 129–134. — Бібліогр.: 8 назв. — англ. 1028-9763 http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162303 004.9; 504.064.3 en Математичні машини і системи Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
institution	Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection	DSpace DC
language	English
topic	Моделювання і управління Моделювання і управління
spellingShingle	Моделювання і управління Моделювання і управління Avramenko, A.S. Golub, S.V. Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems Математичні машини і системи
description	The article investigates modern intellectual monitoring systems (IMS), which are able to predict the consequences of the adopted control decisions of decision support systems (DSS), thanks to the modeling of the characteristics of monitored objects. The drawbacks of existing implementations of IMS show when working in crisis monitoring. Since crisis monitoring imposes a number of restrictions on the speed of DSS and the high probability of failure of the trained IMS models, the use of existing implementations of IMS is problematic. The reasons of the existence of these shortcomings, and the algorithms with which it is connected lies in existing methodology. The paper investigates advantages and disadvantages of existing methods for the formation of inter-level relations in the IMS. A particular attention is paid to the method of classification of input data arrays (IDA) according to their characteristics, to the corresponding class of model synthesis algorithm (MSA). This paper proposes to improve the well-known method of classifying MIA by using unique adaptive classifiers for each of the MSA class.
format	Article
author	Avramenko, A.S. Golub, S.V.
author_facet	Avramenko, A.S. Golub, S.V.
author_sort	Avramenko, A.S.
title	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
title_short	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
title_full	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
title_fullStr	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
title_full_unstemmed	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
title_sort	decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems
publisher	Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
publishDate	2019
topic_facet	Моделювання і управління
url	http://dspace.nbuv.gov.ua/handle/123456789/162303
citation_txt	Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems / A.S. Avramenko, S.V. Golub // Математичні машини і системи. — 2019. — № 3. — С. 129–134. — Бібліогр.: 8 назв. — англ.
series	Математичні машини і системи
work_keys_str_mv	AT avramenkoas decreaseoftimeofmodelsynthesisinintellectualmonitoringsystems AT golubsv decreaseoftimeofmodelsynthesisinintellectualmonitoringsystems
first_indexed	2025-07-14T14:50:34Z
last_indexed	2025-07-14T14:50:34Z
_version_	1837634300491595776

Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems

Репозитарії

Схожі ресурси