Отчет ИВМ СО РАН за 2000 год

Важнейшие научные достижения 2000 года

• Важнейшие научные достижения 2000 года
• Важнейшие научно-технические разработки, годные к практическому использованию.
• Итерационное моделирование неполных данных
• Извлечение явных знаний из нейросетей
• Информационная система прогнозирования исходов ранений и ушибов сердца
• Информационная система прогнозирования состояния преступности в регионе
• Технология визуализации произвольных данных

Важнейшие научно-технические разработки, годные к практическому использованию.

Автор разработки:
Россиев А. А., м.н.с.

Краткое описание разработки.
Предложен новый метод построения нелинейных моделей неполных данных — метод главных кривых для данных с пробелами. На его основе разработана технология итерационного моделирования неполных данных многообразиями малой размерности. Она позволяет заполнять пропуски в таблицах данных, а также находить и исправлять неправдоподобные значения.
Создано соответствующее программное обеспечение, которое показало высокую эффективность предложенной технологии даже на разреженных данных.

Автор разработки:
Царегородцев В. Г., м.н.с.

Краткое описание разработки.
Для искусственных обучаемых нейронных сетей, решающих неформализованные задачи предсказания и классификации, разработана технология извлечения алгоритма решения задачи, сформированного нейросетью при обучении. Алгоритм представляется в виде набора продукционных правил логического вывода. Разработана технология целенаправленного упрощения нейронной сети для учета предпочтений пользователя к форме продукционных правил и минимизации их числа. Технологии упрощения нейросети и извлечения знаний реализованы в программе-нейроимитаторе, для которой имеется более 20 актов о внедрении в пробную эксплуатацию в вузах и институтах РАН. С помощью этих технологий и программы-нейроимитатора найдены связи между средними многолетними климатическими параметрами современных ландшафтных зон территории Сибири, решено несколько прямых и обратных задач прогнозирования последствий различных сценариев глобального изменения климата и определения величин необходимых компенсаторных воздействий на отдельные климатические параметры.

Авторы разработки:
Высоцкая Г. С., н.с., к.т.н.;
Кирсанов А. А., аспирант.

Краткое описание разработки.
Математическое обеспечение информационной системы составляют непараметрические алгоритмы распознавания образов в пространстве разнотипных данных, определяющих характер ранения (ушиба), сведения о первичной помощи пострадавшему, его состоянии и особенностях хирургического вмешательства. По данным эксплуатации системы в больнице скорой медицинской помощи (БСМП) г. Красноярска ошибка прогноза составляет не более 7%, что в три раза ниже по сравнению с существующими методиками практической медицины. Предлагаемый подход зарегистрирован в виде двух рационализаторских предложений в БСМП г. Красноярска.

Авторы разработки:
Лапко А. В., зав. лабораторией, д.т.н.;
Лапко В. А., н.с., к.т.н.

Краткое описание разработки.
В качестве математических средств анализа коротких нестационарных временных рядов исходных данных используются непараметрические модели коллективного типа, обеспечивающие максимальный учёт априорной информации и обладающие высоким уровнем помехозащищённости. Практическая значимость разработки заключается не только в прогнозе уровней различных видов преступности, но и в возможности оценки вклада показателей социально-экономических условий региона в формирование этих уровней. Разработка используется в учебном процессе Сибирского юридического института.

Авторы разработки:
Питенко А. А., м.н.с.;
Зиновьев А. Ю., аспирант.

Краткое описание разработки.
Разработан пакет программ для построения наглядной двумерной картины данных на основе метода упругих карт, позволяющего строить гладкие регулярные двумерные модели многомерных данных. Преимущества этого метода:

• возможность визуализации данных с помощью наглядных двумерных образов;
• принципиальная нелинейность модели и описание данных на основе гипотезы об автоинформативности;
• регулируемая явным образом гладкость модели;
• оптимальность получаемой модели данных.