Методологія інформаційного моніторингу та діагностики об'єктів, представлених кількісними оцінками, з використанням кластерного аналізу

Анотація

В роботі обговорюються методологічні основи інформаційного моніторингу та діагностики з використанням кластерного аналізу для класу об’єктів, опис яких представлений кількісними оцінками. Аналіз публікацій показав, що застосування кластерного аналізу для визначення станів об’єктів в окремих випадках було успішним, до того ж теорія кластерного аналізу добре розроблена, а властивості методів вивчені, що свідчить про доречність використання апарату кластерного аналізу. Отже розробка узагальненої методології для діагностування будь-яких об’єктів, опис яких визначаються вектором оцінок, є актуальною задачею. Метою роботи є розробка методологічних основ визначення діагностичних станів та поведінкових шаблонів для об’єктів, які описано кількісними ознаками, за допомогою кластерного аналізу. Оскільки інформаційна діагностика – це цілеспрямована діяльність по оцінці стану об’єкту дослідження на основі динамічної інформаційної моделі, спочатку обговорюється модель об’єкту діагностування. При цьому розглядається життєвий цикл об’єкту діагностування, що описуються множиною параметрів, значення яких визначаються часовим зрізом на лінії життя екземпляру. Показано, що кожний стан об’єкту діагностування може характеризуватися різною кількістю значень мір. Для запобігання передчасного переривання життєвого циклу екземпляру визначені характеристики, аналіз яких дозволяє діагностувати такий стан екземпляру або траєкторію його поведінки, що може свідчити про загрозу існування екземпляру та необхідність прийняття підтримуючих процедур. Формалізація умов для припинення життєвого циклу досліджуваного об’єкта та формування переліку підтримуючих процедур здійснюється експертним чином. Якість будь-якої інформаційної технології залежить від якості вхідних даних, тому розроблено процедуру аналізу діагностичних ознак для визначення адекватності моделі об’єкту діагностування. Розроблені методології одно-, двох- та N-крокового діагностування на базі значень центрів кластерів, що дає можливість розпочинати діагностування якомога раніше та застосовувати доступні дані якомога повніше. В усіх процедурах використано відношення порядку на кластерах. Для процедури двокрокового діагностування визначено паттерни переходів, що дозволяють визначати зміни станів об’єкту діагностування, для N-крокового – паттерни трендів. Процедура аналізу діагностичних ознак та визначення зазначених паттернів є новими науковими результатами. Застосування розроблених процедур показано на прикладі діагностування успішності студентів. При цьому у якості моделі предметної області застосовано освітню програму за обраної спеціальності. Для однокрокової діагностики досліджено наявність впливу латентного фактору та діагностичних ознак, що демонструють суттєву нестійкість. Для одно- та двокрокової методології надано умови формування сегменту ризику