РУАЭСТ (RUAEST)
ВВЕДЕНИЕ В ПРИНЦИПЫ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ ДЛЯ РАЗВИТИЯ СРЕДСТВ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ УПРАВЛЯЮЩИХ РЕШЕНИЙ
Статья посвящена проблеме обнаружения и извлечения новых знаний о нештатных и аварийных ситуациях и успешных методах принятия и реализации управляющих решений, полученных на основе данных, накапливаемых в архивах и хранилищах компьютерных систем поддержки принятия решений при управлении сложными технологическими объектами управления методами "обнаружения знаний в базах данных". Описан процесс исследования данных средствами Data Mining. Приведены типы выявляемых закономерностей и классы систем Data Mining. Определены виды моделей и отношений, скрытых в архивах и базах данных. Описана разница между средствами Data Mining и OLAP. Выделены типы задач и виды моделей обнаружения и извлечения новых знаний. Приведен алгоритм расширенного цикла автоматизированного интеллектуального анализа баз данных и оценки обнаруженного нового знания. Описана архитектура методов Data Mining