Інформаційна технологія для оцінки і класифікації станів складних систем на базі нечітких даних та знань у високопродуктивному паралельному середовищі

Abstract

Дається огляд архітектури та інструментальних засобів розробки сучасних інформаційних технологій у високопродуктивному паралельному середовищі. Описані основні модулі інформаційної технології оцінки і класифікації станів складних систем на основі нечітких даних та методи розпаралелювання її задач на кластері, які включають функціональну декомпозиції та декомпозиції за гіпотезами. Як приклад, наведено застосування цієї технології для оцінки і класифікації станів економічної системи, що представлена у нечіткому інформаційному просторі із дзвоноподібними функціями належності на основі розширення моделі Байєса на випадок нечітких оцінок вірогідностей у середовищі системи СКІТ.

The review of architecture and tools for development of modern information technologies in a high-performance parallel environment is given. The basic modules of information technology of estimation and classification of the states of the complex systems on the basis of fuzzy data and methods of parallelization of tasks on a cluster are described, which include the methods of functional decompozition and decompozition by hypotheses. As an example, an application of above technology for estimation and classification of the states of the economic system, which is presented in fuzzy information space with bell-like functions of belonging on the basis of expansion of Bayes model in case of fuzzy estimations of probabilities in the environment of the SKIT system is resulted.