Програмне забезпечення створення лінгвістичних моделей часових рядів на основі нечітких множин

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorБаклан, Ігор Всеволодович
dc.contributor.authorХільченко, Єгор Андрійович
dc.date.accessioned2023-03-16T08:32:24Z
dc.date.available2023-03-16T08:32:24Z
dc.date.issued2022-12
dc.description.abstractРозмір пояснювальної записки – 90 аркушів, містить 26 ілюстрацій, 23 таблиць, 3 додатка, 21 посилань на джерела. Актуальність теми. Математична статистика та теорія ймовірності активно використовуються у різних сферах людства: фізика, наука про дані, медицина, підприємства або сільське господарство. Для процесів аналіза і прогнозування часових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною (стохастичною) функцією приналежності, які також відносяться до теорії ймовірності. Але на сьогоднішній день не розроблено жодного інструменту у вигляді мови програмування для автоматизації розрахунків та знаходження відповіді. Тут збігається три фактори: лінгвістичне моделювання, теорія нечітких моделей та теорія ймовірності. Мета дослідження. Створити мову програмування для описання процессів аналіза і прогнозування числових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною функцією приналежності. Об’єкт дослідження: Лінгвістичні моделі часових рядів. Предмет дослідження: Мова програмування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: — аналіз теорії та існуючих рішень; — розробка програмного забезпечення; — дослідження ефективності розробленого програмного забезпечення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у практичних областях застосування лінгвістичного моделювання. Так званого прямого лінгвістичного перетворення. При цьому виникла задача зворотнього лінгвістичного перетворення – перехід від лінгвістичних ланцюжків до оригінального часового ряду. Задача не вирішена на цей момент. Саме для цього потрібне програмне забезпечення з гібридом ймовірнісних і нечітких множин. Результат досягнутий шляхом розробки програмного забезпечення створення програмного забезпечення на основі нечітких множин та ймовірності функцій приналежностей. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що програмне забезпечення можна використовувати у етапах розробки усіх сфер, які потребують обрахування лінгвістичних моделей часових рядів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Третій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1. ХІЛЬЧЕНКО Є.А. РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ЛІНГВІСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ / Є.А. Хільченко, І.В. Баклан // Матеріали Третьої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 23-25 листопада 2022 р.uk
dc.description.abstractenExplanatory note size – 90 pages, contains 26 illustrations, 23 tables, 4 applications, 21 references. Topicality. Mathematical statistics and probability theory are actively used in various fields of humanity: physics, data science, medicine, business or agriculture. For the processes of analysis and forecasting of time series based on fuzzy models with an undefined (stochastic) membership function, which also refer to probability theory. But to date, no tool has been developed in the form of a programming language for automating calculations and finding the answer. Three factors converge here: linguistic modeling, fuzzy model theory, and probability theory. The aim of the study. Create a programming language for describing the processes of analysis and forecasting of numerical series based on fuzzy models with undefined functional affiliation. The object of research: Linguistic models of time series. The subject of research: Programming language. To achieve this goal, the following tasks were formulated: — analysis of theory and existing solutions; — software development; — study of the effectiveness of the developed software. The scientific novelty of the results of the master's thesis lies in the practical areas of application of linguistic modeling. The so-called direct linguistic transformation. At the same time, the problem of reverse linguistic transformation arose – the transition from linguistic chains to the original time series. The problem is not solved at this moment. This is exactly what you need software with a hybrid of probabilistic and fuzzy sets. The result is achieved by developing software based on fuzzy sets and probabilistic membership functions. The practical significance of the obtained results is that the software can be used in the stages of development of all areas that require the calculation of linguistic models of time series. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Approbation. The scientific provisions of the dissertation were tested at the Third All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "SOFTWARE ENGINEERING AND ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGIES" (SoftTech-2022 autumn) - Kyiv. Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: 1. Khilchenko Y.K. DEVELOPMENT OF SOFTWARE FOR THE CREATION OF LINGUISTIC MODELS/ Y.K. Khilchenko, I.V. Baklan // Materials of the Third All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "SOFTWARE ENGINEERING AND ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGIES" (SoftTech-2022 autumn) - Kyiv: National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", November 23-25, 2022.uk
dc.description.abstractotherExplanatory note size – 90 pages, contains 26 illustrations, 23 tables, 4 applications, 21 references. Topicality. Mathematical statistics and probability theory are actively used in various fields of humanity: physics, data science, medicine, business or agriculture. For the processes of analysis and forecasting of time series based on fuzzy models with an undefined (stochastic) membership function, which also refer to probability theory. But to date, no tool has been developed in the form of a programming language for automating calculations and finding the answer. Three factors converge here: linguistic modeling, fuzzy model theory, and probability theory. The aim of the study. Create a programming language for describing the processes of analysis and forecasting of numerical series based on fuzzy models with undefined functional affiliation. The object of research: Linguistic models of time series. The subject of research: Programming language. To achieve this goal, the following tasks were formulated: — analysis of theory and existing solutions; — software development; — study of the effectiveness of the developed software. The scientific novelty of the results of the master's thesis lies in the practical areas of application of linguistic modeling. The so-called direct linguistic transformation. At the same time, the problem of reverse linguistic transformation arose – the transition from linguistic chains to the original time series. The problem is not solved at this moment. This is exactly what you need software with a hybrid of probabilistic and fuzzy sets. The result is achieved by developing software based on fuzzy sets and probabilistic membership functions. The practical significance of the obtained results is that the software can be used in the stages of development of all areas that require the calculation of linguistic models of time series. Relationship with working with scientific programs, plans, topics. Work was performed at the Department of Informatics and Software Engineering of the National Technical University of Ukraine «Kyiv Polytechnic Institute. Igor Sikorsky». Approbation. The scientific provisions of the dissertation were tested at the Third All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "SOFTWARE ENGINEERING AND ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGIES" (SoftTech-2022 autumn) - Kyiv. Publications. The scientific provisions of the dissertation were published in: 1. Khilchenko Y.K. DEVELOPMENT OF SOFTWARE FOR THE CREATION OF LINGUISTIC MODELS/ Y.K. Khilchenko, I.V. Baklan // Materials of the Third All-Ukrainian scientific and practical conference of young scientists and students "SOFTWARE ENGINEERING AND ADVANCED INFORMATION TECHNOLOGIES" (SoftTech-2022 autumn) - Kyiv: National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute", November 23-25, 2022.uk
dc.description.abstractukРозмір пояснювальної записки – 90 аркушів, містить 26 ілюстрацій, 23 таблиць, 3 додатка, 21 посилань на джерела. Актуальність теми. Математична статистика та теорія ймовірності активно використовуються у різних сферах людства: фізика, наука про дані, медицина, підприємства або сільське господарство. Для процесів аналіза і прогнозування часових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною (стохастичною) функцією приналежності, які також відносяться до теорії ймовірності. Але на сьогоднішній день не розроблено жодного інструменту у вигляді мови програмування для автоматизації розрахунків та знаходження відповіді. Тут збігається три фактори: лінгвістичне моделювання, теорія нечітких моделей та теорія ймовірності. Мета дослідження. Створити мову програмування для описання процессів аналіза і прогнозування числових рядів на основі нечітких моделей з невизначеною функцією приналежності. Об’єкт дослідження: Лінгвістичні моделі часових рядів. Предмет дослідження: Мова програмування. Для реалізації поставленої мети сформульовані наступні завдання: — аналіз теорії та існуючих рішень; — розробка програмного забезпечення; — дослідження ефективності розробленого програмного забезпечення. Наукова новизна результатів магістерської дисертації полягає у практичних областях застосування лінгвістичного моделювання. Так званого прямого лінгвістичного перетворення. При цьому виникла задача зворотнього лінгвістичного перетворення – перехід від лінгвістичних ланцюжків до оригінального часового ряду. Задача не вирішена на цей момент. Саме для цього потрібне програмне забезпечення з гібридом ймовірнісних і нечітких множин. Результат досягнутий шляхом розробки програмного забезпечення створення програмного забезпечення на основі нечітких множин та ймовірності функцій приналежностей. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що програмне забезпечення можна використовувати у етапах розробки усіх сфер, які потребують обрахування лінгвістичних моделей часових рядів. Зв’язок з науковими програмами, планами, темами. Робота виконувалась на кафедрі інформатики та програмної інженерії Національного технічного університету України "Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського". Апробація. Наукові положення дисертації пройшли апробацію на Третій Всеукраїнській науково-практичній конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ. Публікації. Наукові положення дисертації опубліковані в: 1. ХІЛЬЧЕНКО Є.А. РОЗРОБКА ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ ДЛЯ СТВОРЕННЯ ЛІНГВІСТИЧНИХ МОДЕЛЕЙ / Є.А. Хільченко, І.В. Баклан // Матеріали Третьої Всеукраїнської науково-практичної конференції молодих вчених та студентів «ІНЖЕНЕРІЯ ПРОГРАМНОГО ЗАБЕЗПЕЧЕННЯ І ПЕРЕДОВІ ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ» (SoftTech-2022 осінь) – м. Київ: НТУУ «КПІ ім. Ігоря Сікорського», 23-25 листопада 2022 р.uk
dc.format.extent90 с.uk
dc.format.page90 с.uk
dc.identifier.citationХільченко, Є. А. Програмне забезпечення створення лінгвістичних моделей часових рядів на основі нечітких множин : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Хільченко Єгор Андрійович. - Київ, 2022. - 90 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/53730
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectлінгвістичне моделюванняuk
dc.subjectнечіткі множиниuk
dc.subjectфункції належностіuk
dc.subjectмова програмуванняuk
dc.subjectlinguistic modelinguk
dc.subjectfuzzy setsuk
dc.subjectmembership functionsuk
dc.subjectprogramming languageuk
dc.subject.udc004.4'22, 004.4'423,004.434uk
dc.titleПрограмне забезпечення створення лінгвістичних моделей часових рядів на основі нечітких множинuk
dc.title.alternativeSoftware for Creating Linguistic Models of Time Series Based on Fuzzy Setsuk
dc.typeMaster Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Khilchenko_magistr.pdf
Розмір:
3.31 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
1.71 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Магістерські роботи (ІПІ)
Магістерські роботи