Исследование нелинейных преобразований пространства и их использование в задачах интеллектуального анализа данных

Нелинейные преобразования данных используются для#nbsp;снижения размерности пространства, реализации технологии стекинга при формировании ансамбля алгоритмов распознавания. Применяются при вычислении семантической связанности документов в#nbsp;математической лингвистике, оценке сложности обнаружения типов DDOS атак в#nbsp;информационной безопастности.
Исследуются многообразия нелинейных преобразований разнотипных признаков для#nbsp;снижения размерности пространства для#nbsp;данных с#nbsp;большой размерностью, принятие решений по#nbsp;наборам информативных признаков, ансамблям из#nbsp;элементарных классификаторов.

Цель и#nbsp;задачи
Рассматриваемые в#nbsp;проекте новые методы и#nbsp;алгоритмы ориентированы на#nbsp;работу с#nbsp;большими, сложно структурированными данными. Предлагается методика отбора информативных наборов признаков при наличии классификации объектов. При реализации методики как решения многокритериальной задачи используется синтез латентных признаков, инвариантность значений признаков к#nbsp;масштабам их#nbsp;измерений, меры компактности для#nbsp;оценки наборов признаков, обосновывается повышение точности распознавания по#nbsp;ансамблю алгоритмов по#nbsp;технологии стекинга.