European Commission logo
polski polski
CORDIS - Wyniki badań wspieranych przez UE
CORDIS
Zawartość zarchiwizowana w dniu 2024-05-27

Grey Systems and Its Application to Data Mining and Decision Support

Article Category

Article available in the following languages:

Innowacyjne modele pomogą usprawnić eksplorację danych w Europie

Chociaż wiele europejskich projektów badawczych opiera się na zbiorach big data, eksploracja ograniczonych i niekompletnych zbiorów danych spotyka się z niewielkim zainteresowaniem. Dzięki unijnej inicjatywie zwiększono rzetelność naukową europejskiego środowiska badawczego w zakresie eksploracji danych.

Gospodarka cyfrowa icon Gospodarka cyfrowa
Technologie przemysłowe icon Technologie przemysłowe
Badania podstawowe icon Badania podstawowe

Świat wciąż czeka na opracowanie ściśle określonej metodologii dla eksploracji niepełnych zbiorów danych. Teoria szarych systemów, która rozwiązuje problem niepewności i brakujących informacji, jest nadzieją dla tego rodzaju zbiorów. Europa z pewnością odniosłaby znaczne korzyści, podążając za przykładem Chin, gdzie teoria ta została z powodzeniem wdrożona. Uczestnicy finansowanego z funduszy unijnych projektu GS-A-DM-DS (Grey systems and its application to data mining and decision support) stworzyli nowy model predykcyjno-decyzyjny, który dostarcza bardziej wiarygodnych wyników w skomplikowanych sytuacjach. Zespół projektu GS-A-DM-DS przygotował zestaw kryteriów wyboru i kalibracji szarych modeli po zakończeniu systematycznych badań. Pomoże to zapewnić nowym, niedoświadczonym w tym temacie użytkownikom łatwiejszy dostęp do predykcji i prognozowania z wykorzystaniem teorii szarych systemów. Opracowane kryteria pomogą także upowszechnić w Europie stosowanie szarych systemów do eksploracji danych. Partnerzy projektu stworzyli szereg szarych modeli umożliwiających bardziej precyzyjne i wiarygodne przewidywanie i prognozowanie przy niewielkiej ilości danych i braku odpowiednich informacji. Znajdą one zastosowanie w procesach eksploracji danych, które wymagają wysokiej wydajności i niezawodności przy jednoczesnym obniżeniu wymagań względem zbioru. Uczeni przygotowali również modele decyzyjne, które zostały przetestowane w drodze symulacji oraz analizy rzeczywistych przypadków zastosowania. Okazało się, że są one skuteczniejsze od istniejących rozwiązań alternatywnych. Modele te nie tylko zapewnią bardziej realistyczne i solidne podstawy dla procesu podejmowania decyzji, lecz także ułatwią zwykłym użytkownikom korzystanie z metod reprezentacji niepewności. Ponad 30 publikacji naukowych zostało opublikowanych w czołowych, międzynarodowych czasopismach akademickich i przedstawionych na konferencjach. Warto też wspomnieć, że jeden z uczestników inicjatywy GS-A-DM-DS znalazł się na liście 10 najbardziej obiecujących naukowców w kategorii „Communicating Science” (rozpowszechnianie nauki) nagród przyznawanych w programie działań „Marie Skłodowska-Curie” w 2017 roku. Co więcej, w Chinach i w Europie zespół projektu zorganizował ponad 10 wizyt studyjnych, seminariów i kursów szkoleniowych. W wyniku tych działań założono międzynarodowe stowarzyszenie na rzecz szarych systemów i analizy niepewności zrzeszające badaczy z Chin, Europy i Ameryki Północnej. Projekt GS-A-DM-DS dowiódł nie tylko możliwości zastosowania szarych systemów w eksploracji danych, lecz także ich ogromnego potencjału w odniesieniu do analizy ograniczonych i niekompletnych zbiorów. Zdobyta wiedza w znacznym stopniu wpłynie na rozwój szarych systemów i eksploracji danych w Europie.

Słowa kluczowe

Eksploracja danych, szare systemy, GS-A-DM-DS., wspomaganie decyzji

Znajdź inne artykuły w tej samej dziedzinie zastosowania