Сидорова М. Г. Інформаційна технологія кластерного аналізу багатовимірних часових рядів при обробці результатів моніторингу.

Об'єктом дослідження є процес моніторингу об'єктів за набором ознак. Метою дисертаційної роботи є розробка інформаційної технології кластерного аналізу багатовимірних часових рядів для визначення груп об'єктів за схожістю набору досліджуваних ознак як у кожний момент, так і у часовому періоді спостережень, здійснюючи при цьому оцінювання якості результатів та підтримку прийняття рішень при обробці даних моніторингу. Методи дослідження - методи кластерного аналізу та класифікації, ймовірнісно-статистичного аналізу, теорії прийняття рішень, аналізу часових рядів, обчислювальної математики, технології програмування. В роботі розроблено метод кластерного аналізу багатовимірних часових рядів, який дозволяє при надходженні нових результатів спостереження динамічно отримувати кластерну структуру з урахуванням попередньої інформації про схожість об'єктів. Запропоновано нову міру подібності часових рядів, яка дозволяє враховувати як близькість значень, так і ступінь зв'язку порівнюваних ознак. Запропоновано метод багатокритеріальної оцінки якості та підвищення стійкості результатів кластеризації для визначення кращого розбиття об'єктів. Розроблено систему інтелектуального аналізу "Medisa" на базі запропонованих методів та технологій для вирішення задач кластерного аналізу, класифікації, прогнозування, статистичного аналізу та візуалізації даних моніторингу. Результати дисертаційної роботи впроваджено у діяльність 5 державних підприємств та установ. Сфера використання - інформаційні технології, обробка результатів моніторингу, кластерний аналіз багатовимірних даних та часових рядів.