Алгоритмы Data Mining в задачах управления динамическими процессами
Аннотация
В статье рассматриваются основные алгоритмы интеллектуального анализа данных (Data Mining, DM), лежащие в основе нового типа автоматизированного управления многомерными динамическими процессами — аналитического. Существенным отличием аналитического управления является сочетание оперативных управленческих решений, формируемых должностными лицами на основе данных мониторинга текущей ситуации, с результатами глубокого количественного анализа ретроспективных данных (накопленного опыта), реализуемого средствами DM. Сформулированы концептуальные основы аналитического управления, позволяющие выделить DM в качестве самостоятельного подкласса информационных технологий.Литература
Аджиев В. Mineset — визуальный инструмент аналитика. Открытые системы, 1997. № 3, C. 72–77.
Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных // СУБД, 1997. № 4. С. 37–41.
Гершберг А. Ф., Мусаев А. А., Нозик А. А., Шерстюк Ю. М. Концептуальные основы информационной интеграции АСУ ТП нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: Альянс-строй, 2003. 128 с.
Дюк В., Самойленко А. Data Mining: Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. 366с.
Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С. 5–48.
Ивахненко А. Г., Зайченко Ю. Г., Димитров В. Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. Радио, 1976. 280 с.
Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы, 1997. № 4. С. 41–44.
Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // Computer Week, 1997. № 14–15. C. 32–39.
Кривда Ш. Раскопки сокрытых знаний. ЛАН, 1996. № 4. C 17–23.
Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // СУБД, 1997. № 3. С. 30–40.
Львович О. Data Warehousing – выход из кризиса оперативного анализа // Read Me, 1998. № 6. С. 44–45, 66.
Мусаев А. А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами. Автоматизация в промышленности, 2003. № 8. C. 28–33.
Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
Фогель Дж., Оуэнс Дж., Уолш Л. Эволюционное моделирование и искусственный интеллект. М.: Мир, 1969. 219 с.
Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержи принятия решений. Открытые системы, 1998. № 1. C. 30–35.
Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User- Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd Associates, 1993. 18 p.
W. H. Inmon. Building the Data Warehouse. Wellesley, MA: QED Publishing Group, 1992.
Musaev A. Intelligent Control Systems for Refinery Technological Processes // Proceedings of conf. ICPI’02 (Intelligent computing for the petroleum industry, vol. 2. Mexico: 2002. P. 6–17.
Бирюков А. Системы принятия решений и хранилища данных // СУБД, 1997. № 4. С. 37–41.
Гершберг А. Ф., Мусаев А. А., Нозик А. А., Шерстюк Ю. М. Концептуальные основы информационной интеграции АСУ ТП нефтеперерабатывающего предприятия. СПб: Альянс-строй, 2003. 128 с.
Дюк В., Самойленко А. Data Mining: Учебный курс. СПб.: Питер, 2001. 366с.
Заде Л. Основы нового подхода к анализу сложных систем и процессов принятия решений // В кн.: Математика сегодня. М.: Знание, 1974. С. 5–48.
Ивахненко А. Г., Зайченко Ю. Г., Димитров В. Д. Принятие решений на основе самоорганизации. М.: Сов. Радио, 1976. 280 с.
Киселев М., Соломатин Е. Средства добычи знаний в бизнесе и финансах // Открытые системы, 1997. № 4. С. 41–44.
Кречетов Н., Иванов П. Продукты для интеллектуального анализа данных // Computer Week, 1997. № 14–15. C. 32–39.
Кривда Ш. Раскопки сокрытых знаний. ЛАН, 1996. № 4. C 17–23.
Львов В. Создание систем поддержки принятия решений на основе хранилищ данных // СУБД, 1997. № 3. С. 30–40.
Львович О. Data Warehousing – выход из кризиса оперативного анализа // Read Me, 1998. № 6. С. 44–45, 66.
Мусаев А. А. Виртуальные анализаторы: концепция построения и применения в задачах управления непрерывными технологическими процессами. Автоматизация в промышленности, 2003. № 8. C. 28–33.
Прикладная статистика: Основы моделирования и первичная обработка данных. Справочное изд. / С. А. Айвазян, И. С. Енюков, Л. Д. Мешалкин. М.: Финансы и статистика, 1983. 471 с.
Фогель Дж., Оуэнс Дж., Уолш Л. Эволюционное моделирование и искусственный интеллект. М.: Мир, 1969. 219 с.
Шапот М. Интеллектуальный анализ данных в системах поддержи принятия решений. Открытые системы, 1998. № 1. C. 30–35.
Codd E. F., Codd S. B., Salley C. T. Providing OLAP (On-Line Analytical Processing) to User- Analysts: An IT Mandate. E. F. Codd Associates, 1993. 18 p.
W. H. Inmon. Building the Data Warehouse. Wellesley, MA: QED Publishing Group, 1992.
Musaev A. Intelligent Control Systems for Refinery Technological Processes // Proceedings of conf. ICPI’02 (Intelligent computing for the petroleum industry, vol. 2. Mexico: 2002. P. 6–17.
Data Mining algorithms in the dynamic processes control tasks
Abstract
The article is devoted to DM (Data Mining) algorithms which are the basis of new type of automatic control of multivariate dynamic processes. DM methods combine immediate control decisions with deep numerical analysis of retrospective data. New conceptual principles of analytic control allow DM to be separate part of information technology.Опубликован
2007-10-01
Как цитировать
Мусаев, & Барласов,. (2007). Алгоритмы Data Mining в задачах управления динамическими процессами. Труды СПИИРАН, (5), 300-313. https://doi.org/10.15622/sp.5.19
Выпуск
Раздел
Статьи
Авторы, которые публикуются в данном журнале, соглашаются со следующими условиями:
Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и передают журналу право первой публикации вместе с работой, одновременно лицензируя ее на условиях Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим распространять данную работу с обязательным указанием авторства данной работы и ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторы сохраняют право заключать отдельные, дополнительные контрактные соглашения на неэксклюзивное распространение версии работы, опубликованной этим журналом (например, разместить ее в университетском хранилище или опубликовать ее в книге), со ссылкой на оригинальную публикацию в этом журнале.
Авторам разрешается размещать их работу в сети Интернет (например, в университетском хранилище или на их персональном веб-сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению, а также к большему количеству ссылок на данную опубликованную работу (Смотри The Effect of Open Access).
