Отзыв оппонента 2 (Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения)

отзыв официального оппонента Аверкина Алексея Николаевича на диссертационную работу О.Л. Моросина «Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения», представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17- «Теоретические основы информатики» Актуальность темы диссертации. Диссертационная работа Моро сина О.Л. посвящена анализу и разработке системы аргументации, основанной на теории пересматриваемых рассуждений и ее применении в машинном обучении. Аргументация относится к классу немонотонных систем вывода и является мощным средством нахождения и анализа различных конфликтных и противоречивых ситуаций.

Реальные базы данных и знаний очень часто содержат неточную и противоречивую информацию, что приводит к необходимости использования специальных методов, способных обрабатывать такие данные. Одним из таких методов является аргументация. В отличии от классической логики, теория аргументации позволяет обрабатывать противоречивые базы знаний, когда имеются аргументы "за" и "против" некоторой гипотезы.

Эта особенность систем аргументаций делает их чрезвычайно полезными и эффективными для использования в широком классе интеллектуальных систем (например, экспертные системы, системы диагностики, системы поддержки принятия решений), Кроме того, в работе исследуется важная задача из области машинного обучения — решение задачи обобщения методами индуктивного формирования понятий.

Одной из известных проблем алгоритмов индуктивного формирования понятий является их чувствительность к зашумленным исходным данным. Иси едование методов снижения влияния зашумленных данных на работу алгоритмов обобщения, безусловно, является важной и актуальной задачей в области машинного обучения. Резюмируя вышесказанное, можно отметить, что тема диссертационного исследования, связанная с разработкой методов, алгоритмов и программных средств, позволяющих работать с противоречивыми и зашумленными базами знаний и базами данных представляется актуальной. Новизна научных положений и выводов.

В ходе выполнения диссертационной работы автором был решен ряд проблем в области теории аргументации, основанной на пересматриваемых рассуждениях. К числу наиболее существенных можно отнести следующие. ° Впервые предложены методы и алгоритмы пересматриваемого вывода для логики предикатов первого порядка.

Применение языка логики предикатов первого порядка позволило существенно расширить область применения разрабатываемой системы аргументации. ° Предложен метод нахождения количественной оценки достоверности аргументов. Алгоритм, основанный на данном методе, продемонстрировал высокую эффективность на многих тестовых задачах и, особенно, в задаче обобщения. ° Предложен способ применения аргументации для улучшения качества решений, получаемых методами индуктивного формирования понятий. Реализован алгоритм, основанный на предложенном способе, продемонстрировавший высокую эффективность на тестовых наборах данных для систем машинного обучения из репозитория 13С1.

Обоснованность и достоверность научных положений, выводов и заключений полученных в диссертации. Материалы представленной работы свидетельствуют о значительном объеме как теоретических, так и практических исследований, выполненных автором. Так, в работе приводится анализ наиболее известных работ в области теории аргументации, как отечественных ученых ~В.К.

Финн, Вагин В.Н. и др.), так и зарубежных (Угеезжц1с О., Ро11ос1с 3., Рипд Р., РгаЫсеп Н. И др.). Результаты, полученные в работе обоснованы применением классических методов теории информатики и математической логики, Выводы работы подтверждены результатами компьютерного моделирования и результатами экспериментов, проведенных в ходе диссертационной работы.

Кроме того, полученные в ходе выполнения диссертационного исследования результаты обсуждались на многих российских и международных конференциях и были опубликованы в 4-х статьях в рецензируемых журналах из перечня ВАК РФ. Практическан значимость результатов работы. На основе полученных в работе теоретических результатов была выполнена программная реализация системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений, на которую получено свидетельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №201561095б от 21.01.2015г.

Перечислим основные практические результаты работы. е Проведен анализ основных проблем в области теории аргументации, выявлены наиболее значимые проблемы, которые требовалось решить для программной реализации системы аргументации. ° Произведена программная реализация всех предложенных методов и алгоритмов, в том числе алгоритмов нахождения конфликтов, применения правил пересматриваемого вывода и вычисления степеней обоснования, ° Выполнено тестирование разработанного программного комплекса на известных тестовых задачах из набора задач для систем аргументации "1п1егро1а6оп о1' ЬепсЬпаг1с ргоЫешз 1п с1е1еаа1Ые геазошпя", предложенных б.

УгеезицЕ, ° Выполенена программная реализация метода применения аргументации для улучшения качества классификационных моделей, получаемых алгоритмами индуктивного формирования понятий. ° Произведена серия экспериментов по определению влияния различных параметров этаких как уровень шума, размер обучающей выборки и др.) на работу предложенного алгоритма. ° Выполнено внедрение разработанного программного комплекса.

Кроме того, практическая значимость работы подтверждена внедрением разработанного комплекса в системы управления интернет-магазинами в 000 «Зеленый квадрат», а также использованием результатов в учебном процессе в ФГБОУ ВПО «НИУ «МЭИ» при изучении дисциплины "Математическая логика". Замечания по диссертационной работе. 1. Из главы 1 не достаточно ясно, в чем заключается преимущество пересматриваемых рассуждений перед другими подходами к построению систем аргументации. 2.

В разделе 2.5 не рассматриваются вопросы нормировки степеней обоснования. Так, не ясно, должна ли сумма степеней аргумента и его контраргумента равняться 1, 3. В разделе 3.4 не поясняется„как выбирается значение параметра Л и не приводится анализ влияния этого параметра на работу алгоритма. 4. Предложенный метод применения аргументации в машинном обучении основан на разбиении обучающего множества на два подмножества. Из работы не ясно, как происходит деление, и почему на два, а не более подмножества. Кроме того, не представлены результаты экспериментов по определению влияния способа разбиения на качество получаемого решения.

Заключение Отмеченные недостатки и замечания, безусловно, не снижают ценности работы. Автором был получен ряд новых существенных практических и теоретических результатов в области теории аргументации и ее применении в машинном обучении, которые могут быть использованы в широком спектре интеллектуальных систем и систем анализа данных. Диссертация представляет собой завершенную оригинальную научно- квалификационную работу, отвечающую требованиям ВАК. Поставленные автором задачи решены, положения, выносимые на защиту, доказаны. Основные результаты диссертации достаточно полно опубликованы в имеющихся работах.

Автореферат соответствует основным положениям диссертации. По актуальности, научной новизне и практической значимости диссертационная работа «Исследование и разработка системы аргументации на основе пересматриваемых рассуждений для задачи обобщения», отвечает требованиям «Положения о присуждении ученых степеней» ВАК РФ, предъявляемым к кандидатским диссертациям, а ее автор Моросин Олег Леонидович заслуживает присуждения ему ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.17 — Теоретические основы информатики. Официальный оппонент, кандидат физико-математических наук, ведущий научный сотрудник Вычислительного центра им.

А.А.Дородницына ФГБУ Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук Аверкин А.Н. Вычислительный центр им. А. А. Дородницына ФГБУ ФИЦ ИУ РАН 119333,Моалвв, ул. Вавилова, 40, 8-499.135-04-40, ов" а,аавв.оа ~аввфааввоо .