В докладе проведён анализ классических алгоритмов поиска кратчайшего пути в геоинформационных системах (ГИС): Форда-Фалкерсона, маршрутного и волнового. Представлено обоснование преимущества использования сетевого анализа при решении некоторых задач. Показаны положительные и отрицательные моменты применения, рассматриваемых алгоритмов для построения маршрутов на электронной карте ГИС.

Статья посвящена проблеме восстановления про́пусков в коллекциях данных для задач машинного обучения. Предложен новый рандомизированный метод восстановления пропущенных данных, основанный на технологии энтропийно-робастного оценивания и генерации ансамблей случайных величин. Предложенный метод схож с использованием вспомогательной регрессии для восстановления пропущенных значений, но в отличие от последней в случае энтропийного оценивания не накладываются дополнительные ограничения на функцию правдоподобия ошибок в выборке и допустимы малые объемы данных, что становится крайне актуальным в задачах, когда объем данных для обучения ограничен, а пропуски встречаются не систематически. Предложенный метод применяется для восстановления пропущенных данных о площадях термокарстовых озер арктической зоны РФ, измеряемых по спутниковым снимкам.

Рассмотрены вопросы применения нового подхода к прогнозированию пространственно-временной динамики полей в условиях современных климатических изменений, основанного на методах и алгоритмах энтропийно-рандомизированного машинного обучения, позволяющих вычислять оценки функций плотности распределения вероятностей (ПРВ) параметров модели и измерительных шумов. Разработана процедура тестирования рандомизированных моделей динамической регрессии. Рандомизированное прогнозирование реализовано в виде алгоритмов трансформации оптимальных ПРВ в соответствующие им случайные последовательности. Для прогнозирования климатических параметров предложена модель динамической регрессии со входом в виде случайной последовательности , ПРВ которой определяются с помощью процедуры энтропийно-рандомизированного машинного обучения и коллекции обучающих данных. Развиваемые процедуры и технологии рандомизированного прогнозирования применены для обучения, тестирования и прогнозирования эволюции площади термокарстовых озер Западной Сибири. Проведен анализ экспериментальных результатов дистанционного исследования динамики полей термокарстовых озер в зоне мерзлоты. С использованием этих данных построены рандомизированные прогнозы эволюции озер. Для иллюстрации представлен результат прогнозирования на 15-летний период изменения площадей озер в зоне сплошной мерзлоты Западной Сибири.

Системный анализ как научная дисциплина, возникшая в конце 20-го века, был направлен на исследования взаимоотношений «целого» и его «частей». Развиваемые для этого инструментальные средства позволяли проводить такие исследования, многие из которых были успешными. Но чем сложнее становились изучаемые объекты, а наши знания об их функционировании оказывались недостаточными, тем чаще применение стандартных процедур системного анализа не приводило к ожидаемым результатам. Кроме дефицита знаний, существенный вклад в эту ситуацию внесло необходимое для системного анализа информационное обеспечение, а именно, массивы данных. Последних часто не хватало, либо они содержали ошибки, как измерительные, так и методические, либо были привязаны к разным временным шкалам.

Учебник представляет собой введение в кросс-культурную дидактику. В книге отражено современное состояние информационно-педагогических сред, показано место кросс-культурной дидактики в контексте смежных дисциплин. Представлен генезис этого направления, его возможности в контексте современной информационной среды. Особое внимание уделяется освещению проблемы конструктивного трансфера знаний в поликультурной среде. Помимо информации теоретического характера книга содержит практические задания для закрепления теоретического материала и примерные программы повышения квалификации по данному направлению.