Участник:Medvmasha

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Осень 2012, 7-й семестр)
(Осень 2012, 7-й семестр)
Строка 80: Строка 80:
'''Гранты'''
'''Гранты'''
 +
''Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов'', ПГАС
''Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов'', ПГАС

Версия 07:48, 10 января 2013

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: medvmasha@rambler.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов

В работе рассматривается использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов. Полученные результаты сравниваются с результатами, даваемыми методом расслоения Парето. Строится интегральный индикатор для российских вузов. Для этого используются биографии 30 богатейших бизнесменов России по версии журнала «Forbes» за 2011 год.

Публикация

  • Медведникова М.М. Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов // Машинное обучение и анализ данных. — 2012. — № 3. — С. 292-304. — ISSN 2223-3792.

Осень 2012, 7-й семестр

Алгоритм многоклассовой классификации объектов, описанных в ранговых шкалах

Предложен метод построения рангового интегрального индикатора на основе ранговой матрицы описаний, заданной экспертами. Предложен трехшаговый итеративный алгоритм оценки параметров и весов признаков. Рассмотрена задача выбора наиболее информативных признаков. Работа проиллюстрирована задачей определения статуса редких видов, включенных в Красную книгу РФ.

Публикация

  • М. П. Кузнецов, В. В. Стрижов, М. М. Медведникова Алгоритм многоклассовой классификации объектов, описанных в ранговых шкалах // НТВСПбГУ. — 2012. — № 5. — С. 92-94. — ISSN 1994-2354.

Алгоритм многоклассовой монотонной Парето-классификации с выбором признаков

Предложен метод нахождения монотонной функции, определенной на декартовом произведении множеств, на которых заданы отношения линейного порядка. В основе метода лежат процедуры монотонизации функции дискретного аргумента и нахождения Парето-оптимального фронта. Рассмотрена задача выбора наиболее информативных признаков. Работа проиллюстрирована задачей прогнозирования статуса редких видов, включенных в Красную книгу РФ.

Публикация

  • М. М. Медведникова, В. В. Стрижов, М. П. Кузнецов Алгоритм многоклассовой монотонной Парето-классификации с выбором признаков // Известия ТулГУ. — 2012. — № 3. — С. 132-141. — ISSN 2071-6141.

Построение интегрального индикатора качества научных публикаций методами ко-кластеризации

Предлагается способ измерения качества научных публикаций автора, связанный с качеством журнала, в котором автор печатает свою работу. Рассматриваемый совместный интегральный индикатор вычисляется по спискам публикаций за последние годы, находящимся в открытом доступе, с использованием алгоритма коллаборативной фильтрации. В качестве функционала качества используется функция близости интегральных индикаторов авторов и журналов, в которых они публикуют свои работы. Также оценивается интегрированность авторов и изданий в мировую науку.

Публикация

  • М. М. Медведникова, В. В. Стрижов Построение интегрального индикатора качества научных публикаций методами ко-кластеризации // Известия ТулГУ. — 2013. — № 1. — ISSN 2071-6141.

Гранты

Использование метода главных компонент при построении интегральных индикаторов, ПГАС

Личные инструменты