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...
Gespeichert in:
| Datum: | 2019 |
|---|---|
| Hauptverfasser: | , |
| Format: | Artikel |
| Sprache: | English |
| Veröffentlicht: |
Інститут проблем математичних машин і систем НАН України
2019
|
| Schriftenreihe: | Математичні машини і системи |
| Schlagworte: | |
| Online Zugang: | https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162303 |
| Tags: |
Tag hinzufügen
Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!
|
| Назва журналу: | Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine |
| Zitieren: | 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. |
Institution
Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine| id |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-162303 |
|---|---|
| record_format |
dspace |
| spelling |
nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-1623032025-02-23T19:18:37Z Decrease of time of model synthesis in intellectual monitoring systems Зменшення часу синтезу моделі в моніторингових інтелектуальних системах Уменьшение времени синтеза модели в мониторинговых интеллектуальных системах 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 https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/162303 004.9; 504.064.3 en Математичні машини і системи application/pdf 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 |
https://nasplib.isofts.kiev.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 AT avramenkoas zmenšennâčasusintezumodelívmonítoringovihíntelektualʹnihsistemah AT golubsv zmenšennâčasusintezumodelívmonítoringovihíntelektualʹnihsistemah AT avramenkoas umenʹšenievremenisintezamodelivmonitoringovyhintellektualʹnyhsistemah AT golubsv umenʹšenievremenisintezamodelivmonitoringovyhintellektualʹnyhsistemah |
| first_indexed |
2025-11-24T15:51:10Z |
| last_indexed |
2025-11-24T15:51:10Z |
| _version_ |
1849687509086240768 |
| fulltext |
https://orcid.org/0000-0002-3931-6729
https://orcid.org/0000-0002-5523-6120
© Avramenko A.S., Golub S.V., 2019 129
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3
UDC 004.9; 504.064.3
A.S. AVRAMENKO
*
, S.V. GOLUB
**
DECREASE OF TIME OF MODEL SYNTHESIS IN INTELLECTUAL MONITORING
SYSTEMS
*
Bohdan Khmelnytsky Cherkasy National University, Cherkassy, Ukraine
**
Cherkasy state technological university, Cherkassy, Ukraine
Анотація. 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 існую-
чих реалізацій МІС при роботі в умовах кризового моніторингу. Так як кризовий моніторинг на-
кладає 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 кла-
сифікації 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. Проведено тестування запропоно-
ваних вдосконалень. Для проведення тестування запропоновані вдосконалення було реалізовано у
програмному комплексі, побудованому на кафедрі інтелектуальних систем прийняття рішень
Черкаського національного університету імені Богдана Хмельницького. Об’єктом моніторингу для
тестування було обрано результати спостережень за захворюваністю населення Черкаської об-
ласті впродовж 2000–2016 років. Для оцінки роботи методу використовувались показники якості,
отримані при навчанні моделей, та швидкість навчання. За результатами тестування вдалося
досягти збільшення швидкості навчання системи в 3–4 рази при незначних втратах в якості
отриманих кінцевих моделей, що не перевищують 4% похибки моделювання.
Ключові слова: моніторинг кризи, моніторингові інтелектуальні системи, синтез моделей, кла-
сифікація, багаторівневе моделювання, скінченний автомат, швидкість навчання моделей, час
реструктуризації системи, помилка моделювання.
Аннотация. В статье исследованы современные мониторинговые интеллектуальные системы
(МИС), которые способны прогнозировать последствия принимаемых управляющих решений си-
стем 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 пре-
имущества и недостатки существующих методов формирования межуровневых связей в МИС.
Особое внимание обращено на метод классификации массивов входных данных (МВД) по их ха-
рактеристикам к соответствующему классу алгоритмов синтеза моделей (АСМ). Предложено
усовершенствовать известный метод классификации МВД посредством использования уникаль-
ных адаптивных классификаторов для каждого из классов АСМ. Для проведения тестирования
предложенные усовершенствования были реализованы в программном комплексе, построенном на
кафедре интеллектуальных систем принятия решений Черкасского национального университета
имени Богдана Хмельницкого. Объектом мониторинга для тестирования были выбраны резуль-
таты наблюдений за заболеваемостью населения Черкасской области в течение 2000–2016 годов.
Для оценки работы метода использовались показатели качества полученных при обучении моде-
лей и скорость обучения. По результатам тестирования удалось достичь увеличения скорости
обучения системы в 3–4 раза при незначительных потерях в качестве полученных конечных моде-
лей, не превышающих 4% погрешности моделирования.
130 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3
Ключевые слова: кризисный мониторинг, мониторинговые интеллектуальные системы, синтез
моделей, классификация, многоуровневое моделирование, конечный автомат, скорость обучения
моделей, время реструктуризации системы, ошибка моделирования.
Abstract. 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 model-
ing 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 exist-
ing 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 correspond-
ing 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. For testing, the proposed
improvements implemented in a software package built at the department of intelligent decision-making
systems at Bohdan Khmelnytsky Cherkasy National University. The monitored object for testing was se-
lected from the results of observations of the disease incidence of the population of Cherkasy region dur-
ing the years 2000–2016. To evaluate the performance of the method, the quality indicators obtained from
the learning models and the learning speed were used. According to the test results, it was possible to
achieve an increase in the learning rate of the system by 3–4 times, with insignificant losses in the quality
of the final models obtained, not exceeding 4% of the modeling error.
Keywords: crisis monitoring, intellectual monitoring systems, model synthesis, classification, multilevel
modeling, finite state machine, model learning speed, system restructuring time, modeling error.
DOI: 10.34121/1028-9763-2019-3-129-134
1. Description of a task
1.1. Introduction
With developing of modern technologies of multilevel modeling [1] it became easier and more
effective to build the intellectual monitoring systems (IMS). The main objective of these systems
is to provide information for decision-making according to parameters given by client. However,
ISM not just gather information they can also simulate reactions to a made control decision by
modeling the parameters of monitored objects.
Systems like this is popular in socioecology, medicine, economics, cybernetics and other
spheres of study where there are many objects that need to be monitored.
Example of such tasks is crisis monitoring, which is a monitoring of objects in emergency
situations. Decision making in this situations demands fast and adequate processing of gathered
data with a bigger adaptivity to quick changes to characteristics and structure of input data. Part
of objects characteristics can lose their informativity that will demand of finding additional char-
acteristics instead. It increases the chances of errors while the decision making system uses the
premade models. Such broken models will then be resynthesized witch will increase the time and
cost of using such monitoring systems. In crisis monitoring tasks, such cost is inexcusable.
Therefore, the main task of this article will be to ensure the reduction of time of re-
learning the system while maintaining the quality parameters of the models.
1.2. Analysis of monitoring system
Multilevel monitoring systems built as hierarchical combination if multiparameter models [2].
Models like this synthesized by using special inductive algorithms, neural networks, ge-
netic algorithms and others.
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3 131
Figure 1 – Hierarchical structure of subsystem for
information conversion
In this technology selection of algo-
rithms for model synthesis (AMS) imple-
mented by testing the models synthesized
by all of them, and choosing the best model.
On Fig. 1 presented a subsystem for infor-
mation processing in automated hierarchical
system for multilevel socio-ecological mon-
itoring.
Models on every level of hierarchy
solve their own local tasks of information
processing and combination of all levels
solves the global task of a system. Such
structures can combine many models for
example one hundred and more.
In process of monitoring in emer-
gency situations characteristics of input
data arrays (IDA) are constantly changing.
This means that there is a high chance that
one or multiple pre made models could start
give inadequate results. To repair such
«damaged» models we need to replace them
and all models related to them with newly synthesized models.
2. Suggested ways to solve the problem
Obviously, characteristics of IDA are different for different objects. This means that we can
choose different AMS individually for each IDA [3]. This way, adaptation of model synthesis to
changes in characteristics of IDA is ensured. Today in existing IMS synthesis of models made by
sequential testing of algorithms implemented in a system with subsequent choice of the best.
Using this we formulated hypothesis that reducing of time for synthesis of models can be
achieved by adaptation of model synthesizer. It proposed to adapt synthesis by solving the prob-
lem of classification of IDA. At the same time, the main task becomes building a deciding rule
with which we determine affiliation of new IDA to a class of IDA’s which best AMS already
found experimentally.
Thus, we have the set Q of IDA classes, whose power is determined by the volume of the
constructed AMS:
| | 1Q , (1)
where – number of AMS constructed in system. +1 for a class “impossible to classify”.
Characteristics of IDA are represented by the set X . Elements of set X is vectors
iX X , structure of which contains attributes of classification characteristics of the IDA [3]:
1 2{ , , ... , }, 1,i i i imX x x x i n , (2)
where m – numbers of IDA characteristics, n – numbers of IDA used in building classifier and
equal to the power of set X.
To provide the models with specified parameters we tested and found the best AMS for
each IDA. This will let us find out which elements of X associated with elements of Q , meaning
we found the answer to:
:a X Q , (3)
132 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3
experimentally.
We need to find analytical expression for a deciding rule a (3) which will provide maxi-
mal numbers rightly classified elements of X and provide effective work of model synthesizer.
Synthesizer can be described in a form of deterministic finite automaton:
( , , , , )oM V Q q F , (1)
where {0,1, ... , }V k – input alphabet, k – numbers of AMS known to system, Q – set of au-
tomaton states, 0q – starting state of automaton, F – set of finishing automaton states ,F Q
– switch function.
: ( { })Q V Q . (5)
Therefore, IDA classifier generates a signal that brings the information about what class
of AMS each IDA belongs to, which
will tell us what ASM need to be used
to synthesize best models. Model syn-
thesizer receives the signal from clas-
sifier automaton switches into state
that represents the appropriate AMS.
In this state AMS uses IDA and fol-
lows the steps of synthesizing, testing
and the usage of model. The whole
algorithm presented schematically in
Fig. 2.
Thus was formed a hypothesis
that to build the deciding rule we need
to use algorithms for inductive model-
ing which was already implemented
inside of model synthesizer. On input,
we need to send an array of character-
istics vectors of IDA, which is sug-
gested in [3].
The algorithm represented in Fig. 2 and all required functions was implemented as a part
of IMS created on department of intellectual systems for decision making in Bohdan Khmelny-
tsky Cherkasy National University. After that, the IMS was used to confirm the hypothesis.
To create a solving rule we used multi GMDH algorithms [2]. To synthase models, we
used the Results of monitoring morbidity in Cherkassy region during 2000–2016 years [1]. We
write a special application that implemented all algorithms and options needed. AMS’s in this
application mostly constructed based on GMDH algorithms with different options. For criteria
with which we choose, best models and best algorithms that made the model can be used standard
deviation and absolute deviation. In addition, to make a quality of classification models better we
used the method of adaptive level multiplying for each of them [8].
In Fig. 3, we can see comparison of time spent on finding and synthesizing models with
the best AMS between “test all and compare the results” method that is used as standard and our
classification algorithm. Comparison shows us that speed of synthesis is 4 times bigger at max
and 70% bigger in average.
To test the quality parameters of synthesized models between algorithms we used two
cases. First, one (see Tabl. 1) is when models modeled separately and use their own IDA. Second,
one (see Tabl. 1) is when models grouped in a strict hierarchy where models of higher levels use
data provided by models of lesser levels in their IDA. In both cases, modeling error of classifica-
tion algorithm did not differ, from standard algorithm more than in 5% on average.
Figure 2 – Functional scheme for process of IDA
classification and model synthesis
ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3 133
Figure 3 – Speed of synthesis in comparing with classifier
Table 1 – Comparison of the modeling errors
Diseases of
Modelling error %
without hierarchy with hierarchy
standard classification standard classification
Breathing 12,4 12,4 12,4 12,4
Blood 8,22 8,22 8,22 8,22
Stomach 111 111 13,6 13,6
Endocrine system 13,6 13,6 37,1 38,4
Nervous system 35 37,1 26 26
Bronchitis 26 26 10,2 10,2
Asthma 10,2 10,2 16,8 16,1
Gastritis 16,8 16,8 11,3 11,3
Diabetes 11,3 11,3 26,6 24,3
Iron-deficiency anemia 26,6 26,6 27,3 27,3
Allergy 180 215 30,5 22,6
Pneumonia 27,3 27,3 40,1 40,1
Genitourinary system 30,5 30,5 19,9 19,9
Glomerulonephritis 36,8 40,1 7,79 7,78
Genetic anomaly 19,9 19,9 3,32 3,2
3. Conclusions and suggestions
Growth of modeling error is “payment” for reducing the time of model synthesis. Given the fact
that the structure of the information system of multilevel data transformation contains 100 models
and more, it is possible to achieve a significant reduction in the time structure by adapting to
changes in the properties of IDA. Results like this give us hope and possibility to effectively use
IMS with multilevel information processing technologies to provide data for a decision-making in
situations of crisis monitoring.
In this method the reduction of time for synthesis of models reached by replacing the full
testing of AMS for a deciding rule that can classify IDA to a best AMS for it.
REFERENCES
1. Голуб С.В. Багаторівневе моделювання в технологіях моніторингу оточуючого середовища.
Черкаси: ЧНУ, 2007. 218 с.
0
1
2
3
4
5
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Full exsastion Classification №
sec
134 ISSN 1028-9763. Математичні машини і системи, 2019, № 3
2. Ивахненко А.Г. Индуктивный метод самоорганизации моделей сложных систем. Киев: Наукова
думка, 1981. 296 с.
3. Колос П.О. Визначення множини інформативних параметрів таблиці первинного опису об’єкта
моделювання. Вісник Черкаського університету. Черкаси: Вид. ЧНУ, 2009. Вип. 173. С. 121–128.
4. Гмурман В.Е. Теория вероятностей и математическая статистика: учеб. пособ. для вузов. 10-е
изд. Москва: Высшая школа, 2004. 479 с.
5. Бахрушин В.Е. Методы оценивания характеристик нелинейных статистических связей. Систем-
ные технологии. 2011. № 2 (73). С. 9–14.
6. Гантмахер Ф.Р. Теория матриц. М.: Наука, 1988, 548 с.
7. Харебов К.С. Компьютерные методы решения задачи наименьших квадратов и проблемы соб-
ственных значений. Владикавказ: Изд-во СОГУ, 1995, 76 с.
8. Голуб С.В., Немченко В.Ю. Адаптивне формування дублюючих рівнів в структурі ієрархічних
систем багаторівневого соціогігієнічного моніторингу. Індуктивне моделювання складних систем:
зб. наук. праць / ред. В.С. Степашко. Київ: Міжнар. наук.- навч. центр інформ. технологій та систем
НАН та МОН України, 2011. Вип. 1. С. 41–48.
Стаття надійшла до редакції 08.07.2019
|