Sustinerea tezei de doctor
Se anunţă susţinerea tezei de doctor în informatică:
Pretendent: Vladimir Popukaylo
Conducător ştiinţific: Cojocaru Svetlana - dr. hab. în informatică, prof. cercetător, m.c. AȘM, IMI.
Tema tezei: Suportul deciziilor în baza eșantioanelor pasive de dimensiuni mici (Поддержка принятия решений по пассивным выборкам малого объёма).
Specialitatea: 122.03. Modelare, metode matematice, produse program.
Data: 22 septembrie 2017
Ora: 15:00
Local: Institutul de Matematică şi Informatică al Academiei de Ştiinţe a Moldovei (of. 340), str. Academiei 5, Chişinău, MD-2028, Republica Moldova.
Consiliul ştiinţific specializat: D 01.122.03-04
Membrii:
- Constantin Gaindric, Președinte, dr. hab. în informatică, prof. univ, m.c. AȘM, IMI.
- Inga Ţiţchiev, Secretar științific, dr. în informatică, conf. univ., IMI.
- Gheorghe Mişcoi, dr. hab., prof. univ., IMI.
- Sergiu Cataranciuc, dr. hab., prof. univ., USM.
- Andrei Corlat, dr. în informatică, conf.univ., IMI.
- Palaghin Vladimir, dr. în științe tehnice, prof. univ., Universitatea Tehnică de Stat din Cercasc, Ucraina.
Referenți științifici oficiali:
- Ilie Costaş, dr hab., prof. univ., ASEM.
- Gheorghe Căpăţână, dr., prof. univ., USM.
Principalele publicaţii ştiinţifice la tema tezei ale autorului:
- Попукайло В.С. Исследование критериев грубых ошибок применительно к выборкам малого объема В: Радiоелектроннi i комп’ютернi системи, 2015, №3(73), с. 39-44.
- Попукайло В.С. Исследование линейной корреляционной связи в многомерном методе точечных распределений В: Информационно-управляющие системы, 2016, №6, с. 96-98. doi:10.15217/issn1684-8853.2016.6.96
- Попукайло В.С. Исследование линейной корреляционной связи в парных выборках малого объема. В: Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2016, №1, с. 27-32. doi: 10.15222/TKEA2016.1.27
- Попукайло В.С. Обнаружение аномальных измерений при обработке данных малого объема. В: Технология и конструирование в электронной аппаратуре, 2016, №1, с. 27-32. doi: 10.15222/TKEA2016.4-5.42
- Попукайло В.С. Поддержка принятия решения о качестве пробной лабораторной выпечки. В: Проблемы современной науки и образования, 2017, №7(89) с. 43-45 doi:10.20861/2304-2338-2017-89-003
- Popukaylo V. Development of the decision support system for test baking. In: Proceedings CMSM 4, June 28 – July 2, 2017 Chișinău / ed.: Mitrofan Choban [et al.]. Chișinău: Institute of Mathematics and Computer Science, 2017 (CEP USM ), 572 p.
- Popukaylo V. Small size sample mathematical modeling В: Meridian Ingineresc 2015, №4(595), с. 25-30.
Rezumatul tezei
Problematica abordată: determinarea metodicilor probabilistic - statistice de suport în luarea deciziilor în baza eșantioanelor de volum mic, obținute în cadrul experimentului pasiv.
Conţinutul de bază al tezei: Lucrarea constă din introducere, trei capitole, concluzii și recomandări, bibliografie din 160 titluri, 4 anexe, 23 tabele, 30 figuri. Rezultatele obţinute sunt publicate în 16 lucrări ştiinţifice. În primul capitol ”Bazele metodologice și teoretice ale suportului luării deciziilor în condițiile eșantionului de volum mic” este examinată problema analizei sistemelor complexe și construirii SSD. În al doilea capitol ”Elaborarea metodicilor de luare a deciziilor la procesarea datelor de volum mic” se examinează aplicabilitatea diferitor metode probabilistice și statistice pentru procesarea datelor de volum mic. În al treilea capitol ”Sisteme suport de luare a deciziilor în baza eșantioanelor de volum mic” se formează, realizează și se verifică metodica de construire a SSD după eșantioanele pasive de volum mic.
Principalele rezultate obţinute:
- Metodica detectării valorilor anomale în eșantioane de volum mic, care permite efectuarea celei mai precise proceduri de analiză a datelor pasive la prezența datelor aberante.
- Metodica bazată pe mărirea virtuală a dimensiunii eșantionului prin metoda distribuției punctuale, care permite construirea modelelor matematice adecvate cu eșantioane pasive de volum mic.
- Metodica detectării mărimii legăturii liniare corelaționale după eșantioanele de volum mic, care permite determinarea obiectivă a legăturii puternice de corelare nu mai mică de valoarea coeficientului de corelare r=0,8; procedurile măririi virtuale statistice a informației («bootstrapping») reduc precizia analizei de corelare efectuate, mărind dispersarea valorilor obținute.
