Семинар
"Перспективы  информационных  технологий"

  Изучение механизмов, участвующих в процессе построения умозаключений на основе аналогий, является важной задачей, как для психологов, так и для специалистов в области искусственного интеллекта (ИИ). Аналогия может использоваться в различных приложениях ИИ и для решения разнообразных задач, например, для генерации гипотез о незнакомой предметной области или для обобщения некоторого опыта в виде абстрактной схемы. Большой интерес к моделям и методам рассуждений на основе аналогий обусловлен тем, что на сегодняшний день весьма актуальна проблема моделирования человеческих рассуждений (рассуждений так называемого “здравого смысла”) для систем ИИ и, в частности, для интеллектуальных систем поддержки принятия решений (ИСППР).

Рассматриваются методы поиска решения на основе структурной аналогии в плане реализации моделей и методов приближенных рассуждений для интеллектуальных систем поддержки принятия решений реального времени (ИСППР РВ) семиотического типа. Основное внимание уделяется методам на основе структурной аналогии, использующим аналогию свойств и аналогию отношений и позволяющим учитывать контекст. Работа выполнена при финансовой поддержке РФФИ.

Информация: Еремеев Александр Павлович - зав. кафедрой Прикладной математики, 
                          лауреат премии Президента РФ в области образования, д.т.н., проф. \ E-mail: eremeev@apmsun.mpei.ac.ru

Варшавский Павел Романович – к.т.н., ассистент кафедры Прикладной математики \ E-mail: VarshavskyPR@mpei.ru

Особенности использования методов нечеткой кластеризации 
при решении задач большой размерности

М. Пряжевский, аспирант кафедры ВТ, МЭИ (ТУ)

Методы нечеткой кластеризации являются одними из наиболее востребованных при решении задач многомерного анализа данных. Группировка объектов по похожести их свойств упрощает решение многих практических задач, начиная с построения коммуникационных систем, обучения нейронных сетей, постановки медицинских диагнозов и заканчивая прогнозами погоды, составлением меню в ресторанах и определением качества питьевой воды. В то же время современные приложения, характеризующиеся большим объемом исходной информации, предъявляют к методам нечеткой кластеризации все более жесткие требования, связанные, во-первых, с улучшением качества получаемых результатов и, во-вторых, с сокращением времени работы алгоритмов кластеризации.

Рассматриваются особенности использования методов нечеткой кластеризации при решении задач большой размерности, а также подходы, позволяющие получить гибкость в варьировании результатов кластеризации, учитывать неоднозначность решений, проводить комплексную оценку применения кластерного анализа.

Общественная  дискуссия

Ведущие: Сазанов В.М., Пройдаков Э.М.                                                                                                           Подробнее >>

Открытый   образовательный  проект
История и Перспективы  Вычислительной Техники

На  общественную дискуссию выносится вопрос своевременности, целесообразности и возможностей развития
 инициативного проекта,  ориентированного на анализ перспектив, освещение тенденций и  подготовку  ИТ-специалистов!

:  Издательская деятельность - Семинары - Конкурсы - Электронные библиотеки - Дистанционное обучение