Введение
Глава 1. Обзор и анализ существующих эвристических методов принятия решений, методов корреляции и сбора статистики по трафику 18
1.1. Обзор существующих подходов к построению систем на основе знаний экспертов 18
1.2. Разработка подхода к построению систем принятия решений для рассматриваемых в работе областей 20
1.2.1. Разработка методики получения знаний от экспертов 22
1.2.2. Подход к генерации динамических функций риска для систем принятия решений 24
1.3. Обзор и анализ существующих эвристических методов принятия решений, методов корреляции и сбора статистики по трафику 27
1.3.1. Обзор и анализ методов принятия решения в задачах дискретной оптимизации 27
1.3.2. Обзор и анализ методов теории статистики 34
1.3.3. Обзор и характеристика методов сбора информации по трафику 36
1.4. Выводы 38
Глава 2. Модель анализа и оценки ситуаций. Метод функций риска 39
2.1. Разработка модели анализа и оценки ситуаций в прикладных задачах 39
2.2. Метод функций риска в функциональной модели 41
2.3. Разработка ситуационных моделей 46
2.3.1. Построение ситуационной модели для задачи области микробиологии 47
2.3.2. Построение ситуационной модели для задачи области анализа трафика 48
2.3.3. Построение ситуационной модели для задачи области неврологических заболеваний 49
2.4. Представление знаний, организация баз данных 50
2.5. Разработка алгоритма анализа и оценки стадий дисбиоза по количеству заданных видов бактерий 51
2.6. Разработка алгоритма анализа и оценки ситуаций в области анализа трафика 55
2.7. Разработка алгоритма анализа стадий энцефалопатии, определение корреляции параметров различных диагностических методик 58
2.8. Теоретический подход к решению задачи с анализом основных диагностических методик исследования в области кардиологии
2.9. Программный комплекс для анализа и оценки групп в рассматриваемых областях 62
2.9.1. Функциональное назначение программного комплекса, области применения, ограничения 62
2.9.2. Специальные условия применения и требования организационного, технического и технологического характера 64
2.10. Выводы 69
Глава 3. Экспериментальные исследования и практические результаты 70
3.1. Вычислительный эксперимент и практические результаты в области микробиологии 70
3.1.1. Проектирование базы данных, структура БД 70
3.1.2. Алгоритм анализа и оценки данных по дисбактериозу 71
3.1.3. Компоненты программного комплекса в области микробиологии 72
3.1.4. Результаты исследовательского эксперимента 74
3.2. Вычислительный эксперимент и практические результаты в
области анализа трафика 80
3.2.1. Сбор статистических данных по трафику 80
3.2.2. Первичная обработка данных 82
3.2.3. Проектирование базы данных, структура БД 83
3.2.4. Алгоритм анализа и оценки показателя трафика «дельта» 85
3.2.5. Компоненты программного комплекса в области анализа трафика 86
3.2.6. Результаты исследовательского эксперимента 88
3.3. Вычислительный эксперимент и практические результаты в области неврологических заболеваний 91
3.3.1. Проектирование базы данных, структура базы данных 91
3.3.2. Алгоритм анализа и оценки в области неврологических заболеваний 93
3.3.3. Компоненты программного комплекса в области неврологических заболеваний 94
3.3.4. Результаты экспериментальных исследований 96
3.4. Выводы по главе 102
Заключение 104
Список использованной литературы
