ИПУ РАН

20053

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Моделирование пространственного взаиморасположения элементов сложных протяжённых объектов.

Наименование конференции: 

  • 5-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2011, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2011, Москва).

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

293-304
Аннотация
В работе поставлена задача моделирования статистических закономерностей взаимного расположения аминокислотных остатков и оснований ДНК на границе между белками и ДНК, составляющими комплекс. Проведено компьютерное исследование такой статистической модели, для анализа использовались данные о более чем 1900 структурах комплексов белок-ДНК, находящихся в PDB.

Библиографическая ссылка: 

Кузнецов Е.Н., Анашкина А.А., Киселева Н.Е. Моделирование пространственного взаиморасположения элементов сложных протяжённых объектов. / Труды Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD'2011, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 293-304.

20052

Автор(ы): 

Автор(ов): 

4

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Алгоритмы интеллектуальной обработки качественных данных.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

304-312
Аннотация
Исследованы задачи интеллектуальной обработки качественных данных. Рассмотрено два примера постановок задач и алгоритмов обработки качественных данных, представленных в виде признаков долевого типа и больших эмпирических графов. Разработана методика интеллектуальной обработки (группировки) признаков долевого типа (эквивалентных размытым классификациям), проведено тестирование этой методики на реальных данных. Исследованы возможности точного и приближённого представления большеразмерного графа через его описание. На задачу агрегирования был распространён оптимизационный подход к построению размытой классификации. В рамках структурно-классификационной методологии анализа данных разработаны оригинальные алгоритмы решения задачи обработки информации с помощью агрегирования графов. Рассмотрена связь задач упорядоченной размытой классификации и агрегированного описания графов. Проведено компьютерное моделирование разработанных алгоритмов агрегирования графов.

Библиографическая ссылка: 

Покровская И.В., Бауман Е.В., Гольдовская М.Д., Дорофеюк Ю.А. Алгоритмы интеллектуальной обработки качественных данных. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 304-312.

20050

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Экспертно-классификационные алгоритмы структурного анализа и оценки эффективности в слабо формализованных социально-экономических системах управления.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Труды 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

265-272
Аннотация
При управлении слабо формализованными системами управления, представляющих собой совокупность более или менее однотипных объектов (регионов, предприятий и т.п.), одной из основных задач является сравнительная оценка состояния этих объектов, динамики их развития и эффективности управления ими. Трудность решения этой задачи связана с несколькими обстоятельствами. 1. Состояние исследуемого объекта часто характеризуется большим количеством показателей (до нескольких сотен). Сравнение объектов в таком многомерном пространстве показателей является чрезвычайно трудной задачей, которая не решена полностью до сих пор. 2. Использование экспертных процедур для сокращения числа исходных показателей, например, с помощью выделения «наиболее важных» из них, обычно не приводят к успеху. Дело в том, что даже у высококвалифицированных экспертов, как правило, нет внятных, чётко формулируемых критериев упорядочения (или ранжирования) показателей по степени «важности». 3. Если экспертам всё же удаётся провести такое сокращение, или если число исходных показателей относительно невелико, всё равно остаётся не решённым вопрос, как интегрировать эти показатели в оценку, которая была бы достаточно наглядной (например, позволяла бы ранжировать объекты по уровню их социально-экономического развития или экономической эффективности). Трудности построения интегрированной оценки усугубляются тем, что при сравнении объектов необходимо учитывать не только значения показателей на текущий момент, но и их динамику (обычно за несколько лет). 4. При оценке эффективности управления желательно учитывать не только конечные результаты (выходные, или результирующие, показатели), но и те объективные (не зависящие от руководства) условия работы объектов (входные показатели), при которых эти результаты были достигнуты. Во-первых, не всегда ясно, какие показатели действительно не зависят от руководства, а на какие оно может повлиять. Во-вторых, учёт не только выходных, но и входных показателей ещё более затрудняет построение интегрированной оценки эффективности. В работе рассматривается общий подход к решению такого рода задач исследования слабо формализованных социально-экономических систем управления, использующий человеко-машинные процедуры структуризации данных, и два примера применения этого подхода для решения прикладных задач.

Библиографическая ссылка: 

Чернявский А.Л., Дорофеюк Ю.А., Гольдовская М.Д. Экспертно-классификационные алгоритмы структурного анализа и оценки эффективности в слабо формализованных социально-экономических системах управления. / Труды 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 265-272.

20049

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Методы классификационной коррекции оценок параметров мониторинга социально-экономических объектов при малых выборках наблюдений.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 2

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

376-378
Аннотация
Ключевым инструментом анализа и моделирования экономического развития является мониторинг социально-экономических показателей в разрезе субъектов РФ (далее – регионов) Основным поставщиком таких данных являются органы государственной статистики. Главная проблема, с которой сталкиваются статистики развитых стран, – это проблема коррекции статистических данных для малых (нерепрезентативных) выборок, которые обычно возникают из-за недостаточного финансирования выборочных обследований. В настоящей работе предложен новый метод анализа малых выборок, позволяющий получать достаточно точные оценки без уменьшения оперативности мониторинга. Он основан на современной методологии интеллектуального анализа данных, в том числе на алгоритмах структурно-классификационного анализа. Постановка задачи и описание метода даётся на примере данных мониторинга уровня безработицы в регионах.

Библиографическая ссылка: 

Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Чернявский А.Л. Методы классификационной коррекции оценок параметров мониторинга социально-экономических объектов при малых выборках наблюдений. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 2. С. 376-378.

20048

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Моделирование взаимного расположения элементов протяжённых пространственных объектов сложной природы.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

377-380
Аннотация
Работа посвящена моделированию взаимного расположения элементов протяжённых пространственных объектов сложной природы на примере ДНК-белковых комплексов. Распознавание специфической нуклеотидной последовательности ДНК связывающим белком определяется «прямыми контактами» между атомами аминокислот белка и атомами нуклеотидов ДНК. Многочисленные исследования, посвящённые изучению групп гомологичных белков, позволяют определить важные для распознавания и связывания аминокислоты в рамках данной группы, однако общих, универсальных правил или «кода» распознавания для всех белков по-прежнему не найдено.

Библиографическая ссылка: 

Кузнецов Е.Н., Анашкина А.А., Чернявский А.Л. Моделирование взаимного расположения элементов протяжённых пространственных объектов сложной природы. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 377-380.

20047

Автор(ы): 

Автор(ов): 

4

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Экспертно-классификационные алгоритмы структурного анализа в задачах исследования слабо формализованных систем управления.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

336-338
Аннотация
Рассматриваются методы и алгоритмы классификационного анализа применительно к задачам, в решении которых значительная роль принадлежит экспертам. В некоторых прикладных задачах эксперты задают так называемую «содержательную» классификацию: названия и содержательные описания классов. Объекты тоже задаются только своим названием и/или содержательным описанием, т.е. не задано ни пространство признаков X, ни матрица близости между объектами. Требуется по этой информации провести классификацию множества объектов. В работе описывается алгоритм содержательно-экспертной классификации, решающий эту задачу.

Библиографическая ссылка: 

Чернявский А.Л., Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Гольдовская М.Д. Экспертно-классификационные алгоритмы структурного анализа в задачах исследования слабо формализованных систем управления. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 336-338.

20046

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Интеллектуальные методы анализа информации в задаче оценки эффективности развития регионов.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

332-336
Аннотация
Рассматривается задача сравнительной оценки социально-экономического развития регионов Российской Федерации по имеющимся данным о доходах населения, расходах и сбережениях, потреблении продуктов питания, демографических показателях, показателях социальной напряжённости, объемах финансовой помощи из межрегиональных фондов. Из большого количества (более сорока) разноплановых исходных показателей требуется сформировать компактную и наглядную оценку в форме рейтинга. Для этого предлагается использовать интеллектуальные методы анализа данных, а именно методы экстремальной группировки для построения интегральных показателей и методы классификационного анализа для построения рейтинга.

Библиографическая ссылка: 

Чернявский А.Л., Киселева Н.Е., Покровская И.В. Интеллектуальные методы анализа информации в задаче оценки эффективности развития регионов. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 332-336.

20045

Автор(ы): 

Автор(ов): 

4

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Алгоритмы интеллектуальной обработки качественных данных в задаче анализа экспериментальных графов большой размерности.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

324-327
Аннотация
В работе формально постановлена задача обработки информации с помощью агрегирования больших эмпирических графов; исследованы возможности точного и приближённого представления графа через его описание. Оптимизационный подход к построению размытой классификации распространён на задачу агрегирования. В рамках структурно-классификационной методологии анализа данных разработаны оригинальные алгоритмы решения задачи обработки информации с помощью агрегирования графов.

Библиографическая ссылка: 

Покровская И.В., Бауман Е.В., Гольдовская М.Д., Дорофеюк Ю.А. Алгоритмы интеллектуальной обработки качественных данных в задаче анализа экспериментальных графов большой размерности. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 324-327.

20044

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Методы многовариантной экспертизы в задачах поддержки принятия решений в социально-экономических системах управления.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

322-324
Аннотация
Как известно, процесс принятия решений в социально-экономических системах слабо формализован. Поэтому в нестандартных ситуациях (например, при необходимости серьезного реформирования существующей системы) ее руководитель вынужден опираться на мнения специалистов (экспертов), имеющих большой опыт работы в соответствующей области. В классических методах экспертизы мнения экспертов считаются объективными, предлагается набор готовых вариантов решений, заданы чёткие критерии оценки этих вариантов, для обработки экспертных оценок используются простейшие статистические процедуры. Однако проблемы, возникающие в социально-экономических системах, как правило, не имеют готовых, чётко сформулированных вариантов решения, их подготовка является частью самого процесса принятия решений. При этом разные эксперты имеют разные мнения относительно целесообразности и эффективности тех или иных решений, а поскольку основная часть экспертов работает в реформируемой системе, их мнения не могут быть беспристрастными. Кроме того, даже эксперты, имеющие близкие точки зрения, иногда не могут работать вместе из-за особенностей личных взаимоотношений (конфликтность, психологическая несовместимость, субординация и т.п.). Настоящая работа посвящёна применению специально разработанных для таких случаев методов экспертизы для поддержки принятия решений в социально-экономических системах управления.

Библиографическая ссылка: 

Покровская И.В., Гольдовская М.Д., Киселева Н.Е. Методы многовариантной экспертизы в задачах поддержки принятия решений в социально-экономических системах управления. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 322-324.

20042

Автор(ы): 

Автор(ов): 

3

Параметры публикации

Тип публикации: 

Доклад

Название: 

Методология интеллектуального анализа данных в задачах размытой упорядоченной классификации.

Наименование конференции: 

  • 6-я Международная конференция «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Наименование источника: 

  • Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва)

Обозначение и номер тома: 

Том 1

Город: 

  • Москва

Издательство: 

  • ИПУ РАН

Год издания: 

2012

Страницы: 

319-322
Аннотация
Методы классификационного анализа широко используются для решения разнообразных задач распознавания образов, автоматической классификации, экстремальной группировки параметров, анализа графов и др. Наиболее интересные как в теоретическом, так и в прикладном аспекте результаты были получены в рамках постановки задачи размытой автоматической классификации. Разработка методов решения задачи обработки экспертных оценок, особенно в ранговых и номинальных признаках, явилась стимулом для исследований по методам упорядоченной автоматической классификации, в том числе – размытой упорядоченной автоматической классификации. Работа посвящена исследованию задачи оценивания множества альтернатив в некоторой ранговой шкале как одной из задач классификационного анализа данных – построения упорядоченной размытой классификации. Рассмотрено два специальных класса таких классификаций – унимодальная и k-интервальная размытая упорядоченная классификация. Доказана важная теорема о том, что для произвольного частичного порядка размерности m всегда существует эквивалентная размытая упорядоченная классификация с числом уровней m+1. Разработаны алгоритмы размытой упорядоченной классификации, базирующиеся на общем алгоритме классификационного анализа данных. Эти алгоритмы использовались при решении ряда прикладных задач анализа и совершенствования социально-экономических и организационных систем управления, в том числе при обработке экспертных оценок и анализе ориентированных графовых структур.

Библиографическая ссылка: 

Никитина Т.А., Бауман Е.В., Гольдовская М.Д. Методология интеллектуального анализа данных в задачах размытой упорядоченной классификации. / Материалы 6-й Международной конференции «Управление развитием крупномасштабных систем» (MLSD-2012, Москва). М.: ИПУ РАН, 2012. Том 1. С. 319-322.

Страницы