Ta witryna wykorzystuje cookies. Więcej informacji można znaleźć na stronie Polityka dotycząca cookies i podobnych technologii. ZAMKNIJ Zamknij ostrzeżenie dotyczące cookies

Agnieszka Komorowska obroniła rozprawę doktorską

komorowska

Agnieszka Komorowska

W dniu 31 marca 2015 roku Agnieszka Komorowska obroniła rozprawę doktorską pt. "Metodyka analizy wyników symulacji błędów z wykorzystaniem algorytmów odkrywania wiedzy". Promotorem rozprawy był prof. dr hab. inż. Janusz Sosnowski.

Symulatory błędów są jednym z kluczowych narzędzi wykorzystywanych w badaniu niezawodności systemów komputerowych. W wyniku ich działania powstają duże zbiory danych, które następnie są poddawane analizie w celu odkrycia właściwości badanego oprogramowania mających wpływ na jego niezawodność. Mimo szerokiego zastosowania metod odkrywania wiedzy w innych obszarach, gdzie analizowane są duże zbiory danych, do analizy wyników symulacji błędów nadal najczęściej stosuje się metody statystyczne. Niniejsza praca poświęcona jest adaptacji metod odkrywania wiedzy do analizy danych z symulatorów błędów. Praca proponuje uniwersalna˛ metodykę odkrywania wiedzy z danych z symulatorów błędów. Na podstawie analizy profilu danych z symulatorów błędów ustalono, ˙ze dane te maja˛ specyficzne cechy. Stwierdzono między innymi, że mają charakter wielowymiarowy i wielopoziomowy. W związku z tym autorka dokonała krytycznej analizy algorytmów przetwarzania wstępnego i budowy modelu pod kątem możliwości zastosowania ich do danych o takich właściwościach. Po analizie problemu, jako ostateczny model eksploracji danych, wybrano wielopoziomowe wielowymiarowe reguły decyzyjne. W pracy zaproponowano różne modyfikacje algorytmu Apriori budowy reguł decyzyjnych, mające na celu włączenie do procesu odkrywania reguł informacji o hierarchiach atrybutów, odfiltrowanie nadmiarowych wzorców oraz umożliwienie wizualizacji utworzonych reguł. Zaprezentowano także propozycję kryteriów oceny gotowego modelu. Istotnym elementem metodyki jest wybór atrakcyjnych wzorców do analizy. W pracy dokonano wyboru kryteriów oceny miar atrakcyjności w kontekście reguł zbudowanych z danych z symulatorów błędów. Na szczególna˛ uwagę zasługuje metoda oceny atrakcyjności reguły w jej sąsiedztwie. Składają się na nią następujące oryginalne elementy: metryka odległości między wielopoziomowymi wielowymiarowymi regułami decyzyjnymi, definicja sąsiedztwa ze zmiennym promieniem, uwzględniająca specyfikę danych wielowymiarowych i wielopoziomowych oraz definicja atrakcyjności reguły w jej sąsiedztwie. W pracy opisano także prototyp specjalizowanego narzędzia analizy danych z symulatorów błędów, ułatwiającego stosowanie zaproponowanej metodyki. Z wykorzystaniem tego narzędzia przeprowadzono eksperymenty polegające na zastosowaniu metodyki do analizy danych pochodzących z dwóch symulatorów błędów: FITS i QEFI, o różnych zastosowaniach i różnej charakterystyce danych wyjściowych. Eksperymenty te wykazały skuteczność i uniwersalność zaproponowanej metodyki.

Ostatnia modyfikacja: wtorek, 31 marca 2015, 15:16:01, Bożenna Skalska

x x Aktualności (10) - wg daty publikacji

‹‹ Marzec 2015 ››
Pon Wt Śr Czw Pt So N
            1
2 3 4 5 6 7 8
9 10 11 12 13 14 15
16 17 18 19 20 21 22
23 24 25 26 27 28 29
30 31