Browsing by Author "Повхан, Ігор Федорович"

Now showing 1 - 2 of 2

Методи та принципи побудови дерев класифікації дискретних об’єктів для інтелектуального аналізу даних
(Національний університет "Львівська політехніка", 2021) Повхан, Ігор Федорович; Гече, Федір Елемирович; ДВНЗ «Ужгородський національний університет»; Литвиненко, Володимир Іванович; Березький, ОЛег Миколайович; Субботін, Сергій Олександрович
Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей логічних та алгоритмічних дерев класифікації, деяких питань їх застосування в задачах інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів шляхом створення ефективних моделей класифікації та аналізу великих масивів даних, універсальних систем розпізнавання дискретних об’єктів. Проаналізовано та досліджено деревоподібні моделі класифікації різних типів. Розроблено комплексний метод побудови деревоподібних моделей класифікації, який базується на поетапній апроксимації масиву початкових даних НВ набором відібраних та оцінених незалежних алгоритмів розпізнавання. Розроблено метод Т – опорних множин, який полягає у відборі, фіксації набору ознак разом зі своїми значеннями – класифікаторів в структурі ЛДК. Розроблено моделі та методи побудови структур АДК двох типів, де отримані дерева класифікації складаються з різних алгоритмів та методів розпізнавання й в свою чергу представляють собою нові алгоритми, схеми класифікації. Розроблено модель та метод побудови обмежених структур АДК, які спрямовані на добудову лише тих шляхів, ярусів конструкції дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок усіх типів класифікації. Розроблено методи знаходження подібності конструкцій логічних дерев в задачах мінімізації їх структур. Здійснено числову оцінку впливу процедури обрізки побудованого ЛДК – перестановки ярусів, рівнів, блоків структури ЛДК в конструкції регулярного логічного дерева на його загальну складність. Здійснено оцінку збіжності процедури побудови моделей дерев класифікації, запропонованих в дослідженні структур АДК для умов слабкого та сильного розділення класів початкової НВ. Present thesis is devoted to studying the specific features of both logical and algorithmic classification trees, some issues of their use in the problems of intelligence data analysis and image recognition by creating the efficient models of classification and analysis of large and super-large data arrays and universal systems of discrete object recognition. Tree-like classification models of various types are analyzed and studied. The concept of constructing tree-like classification models based on a step-by-step approximation of an array of initial TS data with a set of selected and evaluated independent recognition algorithms is proposed. The concept of T – reference sets is proposed, which consists in selecting and fixing a set of features together with their classifier values in the LCT structure. Models and methods for constructing ACT structures of two types are developed, where the resulting classification trees consist of various algorithms and recognition methods, which in turn represent new algorithms and classification schemes. A model and method for constructing bounded ACT structures are developed, which are aimed at completing only those paths, tiers of the classification tree structure where there are the largest number of errors of all classification types. Methods for finding the similarity of logical tree structures in problems of minimizing their structures are developed. A numerical estimate of the impact of the pruning procedure of the constructed LCT – rearrangement of tiers, levels, and blocks of the LCT structure in the construction of a regular logical tree on its overall complexity is given. The convergence of the procedure for constructing classification tree models proposed in the study of ACT structures for conditions of weak and strong separation of initial TS classes is estimated. Диссертационная работа посвящена исследованию особенностей логических и алгоритмических деревьев классификации, некоторых вопросов их применения в задачах интеллектуального анализа данных, распознавания образов путем создания эффективных моделей классификации и анализа больших массивов данных, универсальных систем распознавания дискретных объектов. В работе исследована и решена актуальная научно-прикладная проблема развития теории анализа и синтеза деревьев решений, разработки моделей, методов, прикладного инструментария интеллектуального анализа данных на основе логических и алгоритмических деревьев классификации с большей точностью, уменьшенной сложностью моделей и повышенной эффективностью классификации дискретных объектов. Проанализированы и исследованы древовидные модели классификации различных типов. Предложен комплексный метод построения древовидных моделей классификации, который базируется на поэтапной аппроксимации массива начальных данных набором отобранных и оцененных независимых алгоритмов распознавания. Предложен метод Т – опорных множеств, который заключается в отборе, фиксации набора признаков вместе со своими значениями – классификаторов в структуре ЛДК. Разработаны модели и методы построения структур АДК двух типов, где полученные деревья классификации состоят из различных алгоритмов и методов распознавания и в свою очередь представляют собой новые алгоритмы, схемы классификации. Разработана модель и метод построения ограниченных структур АДК, которые направлены на достройку только тех путей, ярусов конструкции дерева классификации, где есть наибольшее количество ошибок всех типов классификации. Разработаны методы нахождения сходства конструкций логических деревьев в задачах минимизации их структур. Дана числовая оценка влияния процедуры обрезки построенного ЛДК – перестановки ярусов, уровней, блоков структуры ЛДК в конструкции регулярного логического дерева на его общую сложность. Дана оценка сходимости процедуры построения моделей деревьев классификации, предложенных в исследовании структур АДК для условий слабого и сильного разделения классов начальной ОВ. Разработан программный инструментарий построения структур ЛДК/АДК (моделей деревьев классификации различных типов), который позволяет решать широкий спектр разнотипных прикладных задач распознавания образов. По результатам диссертационного исследования проведено экспериментальное моделирование, апробация разработанных моделей и методов на практических задачах, а определения эффективности предложенных в работе методов построения АДК осуществлено на основе интегральных показателей качества моделей.
Продукційна система нечіткої логіки для оптимізації планів відновлювальної терапії
(Національний університет "Львівська політехніка", 2019) Ковалишин, Олег Степанович; Ткаченко, Роман Олексійович; Національний університет «Львівська політехніка»; Березький, Олег Миколайович; Повхан, Ігор Федорович
Беручи до уваги необхідність узгодження індивідуальних планів реабілітації пацієнтів між собою, графіків роботи процедурних кабінетів, лікарів, та використання медичного обладнання, застосовано підхід до вирішення задачі багатокритеріальної оптимізації план-графіку роботи клініки, що складається з трьох основних етапів: побудова опорного план-графіку, що задовольняє жорстким обмеженням, оцінка якості план-графіку, послідовна оптимізація план-графіку з метою підвищення результатів оцінки. Для побудови опорного план-графіку розроблено універсальний незалежний від типу процедур метод, що забезпечує лінійну залежність часу вирішення відносно об’єму задачі. Для роботи методу визначено чинники, що впливають на пріоритетність включення процедур в план графік. Розроблено механізми аналізу реалістичності побудови план-графіку за умови наявності певних множин планів реабілітації, засоби вирішення конфліктних ситуацій при включенні процедур в план-графік, а також засоби послаблення певних жорстких вимог при неможливості його побудови. Реалізовано метод побудови план-графіків в режимі реального часу функціонування медичних установ, на основі використання нечіткої логіки, що забезпечило підвищення якості багатокритеріальної оптимізації в порівнянні з існуючими методами внаслідок перетворення векторного критерію в скалярну форму. Для здійснення багатокритеріальної оптимізації план-графіків відновлювальної терапії розроблено метод на основі генетичних алгоритмів, що зменшує вірогідність потрапляння розв’язків у локальні екстремуми. Диссертация посвящена решению важного научного задания – разработке эффективных методов автоматизированного построения план-графиков медицинских учреждений и их многокритериальной оптимизации с помощью элементов нечеткой логики и генетических алгоритмов. Принимая во внимание необходимость согласования индивидуальных планов реабилитации пациентов между собой, графиков работы процедурных кабинетов, врачей, и использования медицинского оборудования, применен подход к решению задачи многокритериальной оптимизации плана-графика работы клиники, который состоит из трех основных этапов: построение опорного плана-графика, что удовлетворяет жестким ограничением, оценка качества плана-графика, последовательная оптимизация плана-графика с целью повышения результатов оценки. Для построения опорного плана-графика разработан универсальный независимый от типа процедур метод, обеспечивающий линейную зависимость времени решения относительно объема задачи. Для работы метода определены факторы, влияющие на приоритетность включения процедур в план-график. Разработаны механизмы анализа реалистичности построения плана-графика при условии наличия определенных множеств планов реабилитации, средства решения конфликтных ситуаций при включении процедур в план-график, а также средства ослабления определенных жестких требований при невозможности его построения. Реализован метод построения план-графиков в режиме реального времени функционирования медицинских учреждений, на основе использования нечеткой логики, что обеспечило повышение качества многокритериальной оптимизации по сравнению с существующими методами результате преобразования векторного критерия в скалярную форму. Для осуществления многокритериальной оптимизации план-графиков восстановительной терапии разработан метод на основе генетических алгоритмов, что уменьшает вероятность попадания решений в локальные экстремумы. The thesis is devoted to the solution of an important scientific problem - development of effective methods of automated construction of medical institutions' timetables and their multicriteria optimization through the use of fuzzy logic elements and genetic algorithms. Work reveals functioning principles of the of rehabilitation and health recovery institutions, possibilities of increasing the efficiency of their work by constructing acceptable timetables, describes characteristics of individual programs of rehabilitation of patients. Taking into account the necessity of coordinating individual plans of rehabilitation of patients among themselves, schedules of work of procedural offices, doctors, and use of medical equipment, an approach to solving the problem of multicriteria optimization of the work timetable of the clinic, which consists of three main stages was applied: the construction of a reference timetable, which satisfies the strict constraints, the evaluation of the quality of the timetable, the consistent optimization of the schedule to improve the evaluation results. For the construction of the reference timetable, a universal independent from procedure types method was developed that provides a linear dependence of the decision time regarding the volume of the problem. It is based on the prioritization of the inclusion of procedures into the timetable and allows for the consideration of the requirements of an individual rehabilitation plan, the availability of the necessary qualified personnel for procedures, availability of medical equipment, etc. For the first time, a method for constructing schedules in real-time operation of medical institutions was developed, based on the use of fuzzy logic, which takes into account the wishes of patients in the conditions of hard and soft constraints of timetables of procedural offices of medical institutions, which allowed to abandon time-consuming a complete bustle of possible options. For this purpose, a fuzzy-logic controller based on the T-Controller system was developed, which made it possible to transform the linguistic data obtained by the collection of patient and medical personnel feedbacks into quantitative variables, to evaluate the quality of the clinic's work and to determine their level of satisfaction with the provided medical services. The optimization of regimens treatment schedules is performed without interruption from the environment of their conduction - medical institution, taking into account the requirements for the treatment process as hard constraints, which are determined by the rehabilitation plan and the provision of medical equipment and personnel, and soft restrictions, which depend on the wishes of patients. Methods for collecting and processing expert information have been improved, which is the basis for an integrated assessment of the quality of functioning of medical institutions. Based on expert surveys, a number of criteria have been established that influence schedules of work of medical institutions, taking into account the wishes of patients and medical staff during the construction of schedules. The software package, which uses the "thin client" architecture, was developed. This ensures independence from the hardware architecture of clients and their operating systems, the ease of adding a new feature, high security and high levels of bounce resistance. The proposed software package is the basis of information technology for automated construction and optimization of regenerative therapy schedules.