Тестування системи аналізу даних для технології прогнозування шкідливих речовин

Бушма, Олександр Володимирович та Голуб, Белла Львівна та Гудзь, Олександр Володимирович (2021) Тестування системи аналізу даних для технології прогнозування шкідливих речовин Математичні машини і системи, 2021 (3). с. 113-120. ISSN 1028-9763

Текст A.Bushma_MMS-21-03_FITU.pdf Download (623kB)

Анотація

Сьогодні у світі активно розвиваються біосенсорні технології для проведення експрес-тестування продуктів сільськогосподарського призначення. Використання технологій інтелектуального аналізу даних може забезпечити виявлення нових знань про характер та залежність від зовнішніх чинників різних шкідливих речовин. У статті розглядаються питання побудови та тестування технології прогнозування, до яких входять аналіз рішень, що вже існують, пошук прогностичних моделей, використання методів Data Mining для знаходження якісно нових знань та гіпотез, тестування гіпотез. У першому розділі статті проводиться огляд існуючих моделей та методів, представлено формули розрахунків ризика появи афлотоксину. У другому розділі проводиться короткий опис системи збору даних, що складається із сховища даних, сенсорів та мобільного додатка як джерела даних. Результати роботи інтелектуального аналізу даних із використанням методів Data Mining представлені у третьому розділі. Як результат, було отримано гіпотезу впливу на появу мікотоксинів у посівах. Підтвердження або спростування гіпотези виконувалось за рахунок її перевірки з використанням OLAP-технології. Результати перевірки гіпотези представлено в останньому, четвертому розділі. Основним результатом роботи є отримання системи аналізу даних, яка готова до апробації в реальних умовах. Проте слід зазначити, що необхідно провести більш розширене тестування на великих об’ємах даних, але це можливо накопичити за декілька років спостережень.

Тип елементу :	Стаття
Ключові слова:	управління інформацією; сховище даних; аналіз даних у режимі реального часу; інтелектуальний аналіз даних; технології OLAP і Data Minin; мікотоксини
Типологія:	Це архівна тематика Київського університету імені Бориса Грінченка > Статті у журналах > Фахові (входять до переліку фахових, затверджений МОН)
Підрозділи:	Це архівні підрозділи Київського університету імені Бориса Грінченка > Кафедра комп'ютерних наук і математики
Користувач, що депонує:	Dr. Sci. Aleksandr / A..V. Bushma
Дата внесення:	11 Жов 2021 06:58
Останні зміни:	11 Жов 2021 06:58
URI:	https://elibrary.kubg.edu.ua/id/eprint/37413

Actions (login required)

Перегляд елементу