ИСТИНА |
Войти в систему Регистрация |
|
ИСТИНА ИНХС РАН |
||
Проект был направлен на развитие и совершенствование математических и алгоритмических технологий, предназначенных для решения прикладных задач алгоритмами в алгебраических замыканиях над множествами эвристических алгоритмов. В результате разработана технология решения задач анализа данных со сложными признаковыми пространствами или непризнаковым описанием объектов, дополнительными требованиями к алгоритмам, неклассическими постановками. Все запланированные исследования успешно выполнены: 1. Выполнены теоретические исследования по разработке методов преобразования признаковых пространств под основные конструкции алгебраического подхода для решения задач распознавания. 2. Созданы методы синтеза корректных алгоритмов минимальной сложности и алгоритмов специального вида. 3. Созданы методы решения непризнаковых задач анализа данных с помощью стандартных методов алгебраического подхода к распознаванию образов. 4. Разработана эффективная теории анализа алгебраических замыканий обобщённой модели алгоритмов вычисления оценок. 5. Создана технология решения прикладных задач с помощью этой модели. 6. Предложенные методы верифицированы на реальных данных. Разработанные алгоритмы были реализованы на ЭВМ в виде программных комплексов и верифицированы на реальных данных в ходе крупных международных конкурсов-соревнований по прикладному анализу данных. В ежегодном соревновании по прогнозированию финансовых временных рядов «NN5 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence» разработанные алгоритмы заняли второе и третье места (из 29). В соревновании «Ford Classification Challenge» по классификации сигналов разработанный алгоритм занял первое место (из 20) с результатом 100% правильной классификации. Результаты проекта опубликованы в ведущих научных журналах. Руководителем проекта в 2009 году была защищена докторская диссертация по теме проекта (специальность 01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика). Участниками проекта также готовятся три кандидатские диссертации, защита которых ожидается в ближайшие два года.
Проект был направлен на развитие и совершенствование математических и алгоритмических технологий, предназначенных для решения прикладных задач алгоритмами в алгебраических замыканиях над множествами эвристических алгоритмов. В результате разработана технология решения задач анализа данных со сложными признаковыми пространствами или непризнаковым описанием объектов, дополнительными требованиями к алгоритмам, неклассическими постановками. Все запланированные исследования успешно выполнены: 1. Выполнены теоретические исследования по разработке методов преобразования признаковых пространств под основные конструкции алгебраического подхода для решения задач распознавания. 2. Созданы методы синтеза корректных алгоритмов минимальной сложности и алгоритмов специального вида. 3. Созданы методы решения непризнаковых задач анализа данных с помощью стандартных методов алгебраического подхода к распознаванию образов. 4. Разработана эффективная теории анализа алгебраических замыканий обобщённой модели алгоритмов вычисления оценок. 5. Создана технология решения прикладных задач с помощью этой модели. 6. Предложенные методы верифицированы на реальных данных. Разработанные алгоритмы были реализованы на ЭВМ в виде программных комплексов и верифицированы на реальных данных в ходе крупных международных конкурсов-соревнований по прикладному анализу данных. В ежегодном соревновании по прогнозированию финансовых временных рядов «NN5 Forecasting Competition for Neural Networks & Computational Intelligence» разработанные алгоритмы заняли второе и третье места (из 29). В соревновании «Ford Classification Challenge» по классификации сигналов разработанный алгоритм занял первое место (из 20) с результатом 100% правильной классификации. Результаты проекта опубликованы в ведущих научных журналах. Руководителем проекта в 2009 году была защищена докторская диссертация по теме проекта (специальность 01.01.09 – дискретная математика и математическая кибернетика). Участниками проекта также готовятся три кандидатские диссертации, защита которых ожидается в ближайшие два года.
РФФИ | Координатор |
грант РФФИ |
# | Сроки | Название |
1 | 1 января 2008 г.-31 декабря 2009 г. | Синтез алгебраических конструкций над алгоритмами анализа данных для решения прикладных задач |
Результаты этапа: |
Для прикрепления результата сначала выберете тип результата (статьи, книги, ...). После чего введите несколько символов в поле поиска прикрепляемого результата, затем выберете один из предложенных и нажмите кнопку "Добавить".