Информационные технологии

Лабораторный комплекс для прототипирования беспроводных систем сбора и обработки данных в режиме реального времени на базе модулей SWPF01SA, BlueNRGQTR BLTE 4.0, NRF24L01 Контактное лицо Бейтюк Юрий...

Аппаратная модель межмодульного взаимодействия элементов архитектуры РС на основе платформы АТХ Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростиславович, заведующий кафедрой информационных систем и технологий, кан...

Типовые коммуникационные модули для построения проводных промышленных сетей и внутрисхемных интерфейсов на базе контроллеров SN65HVD230, USB3300, FM24CLXX, XPT2046 Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростис...

Программно-аппаратный комплекс для исследования цифровых систем передачи и обработки мультимедийных данных на платформе Open429I-C, NUCLEO 64 Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростиславович, заведующий ка...

Архитектура и базовые модели организации нейронных структур  на базе S-F RAM, NOR-NandFlash модулей памяти и устройств хранения данных  на платформе Open407-C Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростиславов...

Программно-аппаратный комплекс для отладки и тестирования проводных модулей Ethernet для 1-7 уровней модели OSI на платформе STM32F746G-DISCO Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростиславович, заведующий ка...

Лабораторный комплекс для прототипирования систем  пространственной ориентации с использованием МЕМС сенсоров  на платформе Open429I-C, NUCLEO 64 Контактное лицо Бейтюк Юрий Ростиславович, заведующи...

Композитный наблюдатель линейной нестационарной сингулярно возмущенной системы с квазидифференцируемыми коэффициентами Контактное лицо Цехан Ольга Борисовна, доцент кафедры математического и информа...

Математические методы проектирования регуляторов для линейных объектов с последствием Контактное лицо Хартовский Вадим Евгеньевич, заведующий кафедрой логистики и методов управления, доктор физико-м...

Вероятностные модели нейронных сетей и поведения вирусов в компьютерных сетях   Лицо для контактов Науменко Виктор Викторович, доцент кафедры фундаментальной и прикладной математики ГрГУ, кандидат ...

  Методология построения универсальных систем хранения, обработки и анализа структурированных данных большого объема практико-ориентированной направленности   Лицо для контактов Рудикова Лада Влад...

  Программно-инструментальный набор для автоматизации решения некоторых задач эксперта-криминалиста   Лицо для контактов Ливак Елена Николаевна, декан факультета математики и информатики, к.т.н., ...

Технология интеллектуального анализа данных “Automatic Data Mining based on Cluster Structures”   Технология базируется на оригинальном методе интеллектуального анализа данных (Data mining).  Лицо ...

Применение методов исследования сетей массового обслуживания (МО)в качестве моделей различных систем и процессов Объектом исследования являются марковские сети массового обслуживания (МО) с однотипны...

Аналитические и качественные характеристики автономных систем второго и третьего порядка, моделирующих реальные процессы Разработан способ получения точной оценки числа и локализации предельных цикло...

Технология интеллектуального анализа данных “Automatic Data Mining based on Cluster Structures”

 

Технология базируется на оригинальном методе интеллектуального анализа данных (Data mining). 

Лицо для контактов

В.Г. Родченко

 

Краткое описание научно-технической продукции

Технология базируется на оригинальном методе интеллектуального анализа данных (Data mining). 

Метод основан на новом подходе к проблеме анализа данных и предусматривает обнаружение в данных ранее неизвестных, практически полезных и доступных интерпретации в рамках предметной области закономерностей.

В отличие от методов машинного обучения предусматривается, во-первых, обработка данных обучающей выборки в автоматическом, а не автоматизированном режиме, и, во-вторых, выявляемые закономерности могут быть проинтерпретированы в терминах предметной области.

 

Ожидаемый результат применения. 

1) Отказаться от идеи фокусировки процесса обучения на построении алгоритма классификации (т.е. от идеи построения разделяющих классы поверхностей, которая характерна для большинства традиционно используемых алгоритмов).

2) Сосредоточится на идее обнаружения в данных скрытых интерпретируемых закономерностей путем исследования свойств классов и на выявлении пространств решений, в которых классы не пересекаются (т.е. на идее, заложенной в гипотезе компактности).

 

Заключение

1) Представлен альтернативный подход к Data Mining, который основан на анализе свойств сочетаний признаков априорного словаря.

2) Алгоритм обучения позволяет автоматически провести интеллектуальный анализ данных обучающей выборки и выявить наиболее информативные признаки с точки зрения разделения классов.

3) Продемонстрированы результаты применения алгоритма для обработки реального датасета Mushroom from the UCI Machine Learning Repository.