Обработка данных о функционировании объектов с качественными характеристиками

• Автор: Полещук, Игорь Александрович
• Шифр специальности: 05.13.01
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2006
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 129 с. : ил.

Содержание
Введение

Глава I. Анализ методов обработки нечетких данных и постановки решаемых задач.

1.1. Сложность обработки данных функционирования объектов с качественными характеристиками.

1.2. Статистические методы обработки нечетких данных.

1.3. Элементы теории нечетких множеств.

1.4. Методы нечеткого регрессионного анализа.

1.5. Методы обработки данных функционирования объектов с качественными характеристиками на основе теории нечетких множеств

1.6. Выводы по главе 1.

Глава II. Построение нелинейной комбинированной регрессионной модели.

2.1. Свойства взвешенных отрезков нечетких чисел, являющихся результатами операций с числами.
2.2. Нелинейная комбинированная регрессионная модель при неотрицательных исходных данных Т типа
2.3. Выводы по главе II.
Глава III. Построение эталонного образа объектов с качественными характеристиками и выбор адекватного оператора агрегирования информации.
3.1. Построение эталонного образа объектов при их сравнительном анализе
3.2. Определение рейтинговых оценок объектов на основе эталонного
образа.
3.3. Обоснование выбора адекватного оператора агрегирования информации
3.4. Выводы по главе III.
ГЛАВА IV. Примеры практического применения разработанных моделей и метода
4.1. Построение комбинированной регрессионной модели, позволяющей прогнозировать успешность разрабатываемых программных продуктов
4.2. Построение эталонного образа успешного программного продукта
4.3. Определение рейтинговых оценок программных продуктов на основе эталонного образа
4.4. Выработка управляющих рекомендаций на основе адекватного оператора агрегирования информации
4.5. Выводы но главе IV.
Заключение
Список использованных источников


Построена модель многокритериального оценивания объектов на основе эталонного образа, позволяющая получать числовые рейтинговые оценки. Разработан метод выбора адекватного оператора агрегирования информации в классе функций Л;-злачной логики; доказано, что чёткое условие, накладываемое на поведение функций к -злачной логики, определяет класс функций с нулевой степенью нечеткости; установлена связь между степенью нечеткости условий «слегка-возрастание», накладываемых на поведение функций и степенью нечеткости класса функций, определяемых этими условиями. Практическое значение результатов работы. Разработанные метод и модели обработки данных при мониторинге функционирования объектов с качественными характеристиками реализованы в комплексе программ и успешно апробированы на реальных данных оценивания программных продуктов компании «Диасофт». Комбинированная нелинейная регрессионная модель позволила на любом этапе разработки прогнозировать успешность программных продуктов и определять характеристики, оказывающие на нее существенное влияние. Определение рейтинговых оценок программных продуктов на основе эталонного успешного продукта позволило разработать управляющие воздействия, которые сократили время разработки и внедрения программных продуктов. Разработанные в диссертации метод и модели могут быть использованы для обработки данных о функционирования объектов с нечисловыми характеристиками различных сфер деятельности человека (техника, образование, экология и т. В соответствие с выше изложенным, диссертация построена следующим образом. Первая глава посвящена анализу методов обработки нечетких данных и постановке решаемых в диссертации задач. Определена причина возникновения неопределенности нечеткого характера в данных мониторинга функционирования объектов и сложности их обработки. Обоснован подход к обработке значений качественных характеристик состояний объектов на основе теории нечетких множеств. Изложены необходимые сведения из теории нечетких множеств. Критически проанализированы известные методы обработки нечетких данных мониторинга функционирования объектов с качественными характеристиками. Проведенный в главе анализ позволил сделать вывод об актуальности развития этих методов, сформулировать подход к обработке данных о функционировании объектов с качественными характеристиками и постановки задач исследования. Во второй главе разработана нелинейная комбинированная регрессионная модель, позволяющая прогнозировать значения качественных характеристик объектов при мониторинге их состояний и исследовать зависимости между этими характеристиками. Доказаны утверждения относительно свойств взвешенных отрезков, полученных в результате операций с нечеткими числами треугольного и трапецеидального вида. Построены доверительные интервалы для выходных данных при заданном уровне возможности (аналоге надежности). В четвертой главе изложены примеры практического применения разработанных в диссертации методов. На основе трех характеристик (модифицируемость, изучаемость и функциональность) программных продуктов, разработанных компанией «Диасофт», построена нелинейная комбинированная регрессионная модель, позволяющая прогнозировать успешность разрабатываемых продуктов в будущем. Построен эталонный образ успешного программного продукта в виде совокупности трех нечетких множеств, формализующих значения модифицируемости, изучаемости и функциональности. На основе построенного эталонного образа найдены рейтинговые оценки программных продуктов. Произведен сравнительный анализ этих оценок с рейтинговыми оценками, найденными на основе индивидуальных характеристик программных продуктов. Рейтинговые оценки, полученные на основе эталонного образа, использованы для выработки управляющих рекомендаций, направленных на обеспечение успешности программных продуктов в будущем. В качестве адекватного оператора агрегирования информации выбрана функция 3- значной логики от трех переменных (расстояний от значений характеристик программных продуктов до значений характеристик эталонного образа успешного программного продукта).