Исследование нелинейных преобразований пространства и их использование в задачах интеллектуального анализа данных
2023-11-07 15:46
Статус проекта: На этапе инициирования Университет: Национальный университет Узбекистана Руководитель проекта: Игнатьев Николай Александрович, n_ignatev@rambler.ru Информационные материалы к проекту: https://clck.ru/34cgxX
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.
Основные результаты проекта.
Ignatyev N. A. On Nonlinear Transformations of Features Based on the Functions of Objects Belonging to Classes // Pattern Recognition and Image Analysis. 2021. V. 31. № 2. P. 197–204.
Игнатьев Н. А., Рахимова М. А. Формирование и анализ наборов информативных признаков объектов по парам классов // Искусственный интеллект и принятие решений 4/2021. С. 18–26.
Ignatev N. A., Navruzov E. R. Estimates of the Complexity of Detecting Types of DDOS Attacks.// International Journal of Computing, 21(4) 2022, 443-449.