Использование метода случайного леса в процессе оценки элементов инфокоммуникационных систем

Процесс принятия решения о проведении работ по модернизации сетевой инфраструктуры инфокоммуникационных систем в настоящее время требует участия компетентного персонала, способного оценивать состояние элементов не только по техническим показателям, но и по факторам социально-экономического характера, имеющим количественную и качественную форму представления. Целью работы является усовершенствование средств обобщения экспертной информации для классификации ситуаций, связанных с эксплуатацией сетевой инфраструктуры инфокоммуникационной системы. В качестве теоретической основы предлагается заложить метод случайного леса. Рассматривается возможность применения метода группировки деревьев принятия решений для выбора наиболее целесообразного варианта в процессе формирования рекомендаций о модернизации элементов инфокоммуникационных систем. Исследуются методы снижения уровня переобучения групп деревьев; на основании результатов анализа предлагается автоматизация построения многоэлементных структур, групп деревьев принятия решения, что позволяет повысить эффективность использования данного математического аппарата для обработки разнородной информации. Установлена возможность применения многоэлементных структур, деревьев принятия решений, для задачи классификации элементов инфокоммуникационных систем и снижения негативного влияния переобучения путем организации отдельно стоящих деревьев в группы, называемые лесом принятия решений. Определены источники информации для формирования обучающих и тестовых выборок, позволяющих создавать классификаторы элементной базы для систем передачи информации. Задача, решаемая в настоящей работе, открывает возможности для снижения негативного влияния человеческого фактора, выраженного в принятии ошибочных решений в силу недостатка исходных данных и низких компетенций. Усиливаются положительные стороны обобщения экспертной информации, связанные с накоплением опыта квалифицированного персонала, за счет применения методов искусственного интеллекта, которые обрабатывают ретроспективную и текущую информацию о состоянии оборудования. Реализация системы поддержки принятия решения для формирования рекомендаций в процессе эксплуатации инфокоммуникационных систем позволяет повысить достоверность принятия решений за заданный интервал времени.