Модели и методи за извличане и синтезиране на знания от данни

1. Област на висшето образование: 5. Технически науки

2. Професионално направление: 5.2 Електротехника, електроника и автоматика

3. Докторска програма: Автоматизирани системи за обработка на информация и управление.

4. Форма на обучение: редовна форма (офицер или гражданин извън системата на МО, СППМО и БА)

5. Заявител: Институт по отбрана „Професор Цветан Лазаров”

6. Първично звено: отдел „Комуникационни и информационни системи и защита на информацията”

7. Приемащо структурно звено: дирекция „Развитие на системите C4I”

8. Актуалност и дисертабилност на предлагания научен проблем:

Голямото количество данни, които се добиват и съхраняват почти ежедневно в масиви на различни организации и в интернет съдържат корелации и зависимости, често убягващи от традиционните средства за обработката им. Извличането на скритото знание в тях е предпоставка за подпомагане вземането на по-точни решения и ефективно управление на ресурсите на организацията.

Темата е дисертабилна с възможността да се изследват съвременни модели, методи и алгоритми за извличане и обобщаване (синтезиране) на знания от структурирани и неструктурирани масиви от информация, т. нар. Data Mining и Data Fusion. Целта е да се изследват процесите на откриване на смислени корелации, зависимости, повтарящи се образци (шаблони), тенденции и аномалии в големи масиви от информация, съхранявани в бази от данни (Database) и складове от данни (Data warehouse), чрез използване на техники и алгоритми от областта на машинното обучениеразпознаването на образистатистикатаневронните мреживизуализацията на данни и др. Важна особеност е възможността за обработка на многомерни масиви и извличане на многомерни зависимости между различни компоненти и параметри за откриване на скритото знание вътре в тях.

Целта на изследването е да се анализират съществуващите модели, методи и алгоритми в областта и да се предложат нови и ефективни решения за обработка на данните и извличане на знания от тях.

Резултатите от разработването на темата ще дадат възможност да се разшири обхвата от изследвания в областта на обработката на данни и знания, да се изследват съществуващите и предложат нови методи, методологии или алгоритми и да се подпомогне процеса на вземането на решения на управленско ниво. Това ще доведе и до разработване на математически и приложни средства за внедряване на резултатите при подпомагане вземането на решения в областта на сигурността и отбраната.