Участник:Arsenty

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(→Весна 2013, 8-й семестр)
(→Осень 2012, 7-й семестр)
Строка 44: Строка 44:
|страницы = 119-131
|страницы = 119-131
|url = http://publishing.tsu.tula.ru/EstestvNauki.html
|url = http://publishing.tsu.tula.ru/EstestvNauki.html
-
}}
 
-
 
-
'''Проверка адекватности тематических моделей коллекции документов.'''
 
-
 
-
''Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предлагается алгоритм построения иерархической модели. Определяется степень несоответствия экспертной модели и предлагаемой. В работе сравнивается качество моделей, полученных с помощью агломеративного и дивизимного алгоритов. Визуализируются отличия полученной модели от экспертной. Предлагаемый алгоритм построения тематической модели проиллюстрирован кластеризацией коллекции тезисов конференции EURO 2012.'''
 
-
 
-
'''Публикация'''
 
-
*{{Статья
 
-
|автор = А. А. Кузьмин, В. В. Стрижов
 
-
|название = Проверка адекватности тематических моделейколлекции документов.
 
-
|журнал = Программная инженерия.
 
-
|год = 2013
 
-
|номер = 4
 
-
|ISSN = 2220-3397
 
-
|язык = russian
 
-
|страницы = 16-20
 
-
|url = http://novtex.ru/pi.html
 
}}
}}

Версия 06:13, 29 августа 2013

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

Mailto: senatormipt@gmail.ru

Отчеты о научно-исследовательской работе

Весна 2012, 6-й семестр

Многоуровневая классификация при обнаружении движения цен.

В данной работе рассматривается один из возможных методов прогнозирования, основанный на модели логистической регрессии. Предлагается способ разметки пучка временных рядов и построения матрицы объект --- признак. Алгоритм проверяется на синтетических пучках временных рядов вида зашумленных синусов и периодических трапеций. Как вариант практического применения, алгоритм тестируется на данных о потреблении электроэнергии.

Публикация

Осень 2012, 7-й семестр

Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов.

Исследуется проблема верификации корректности тематической классификации документов с помощью метрического алгоритма. Предложен алгоритм выбора оптимальной функции расстояния между документами. Исследуется соответствие между полученной кластеризацией документов и их экспертной классификацией. Результаты кластеризации и их соответствие экспертной тематической классификации проиллюстрированы вычислительным экспериментом на реальной коллекции документов.'

Публикация

  • А. А. Кузьмин, А. А. Адуенко, В. В. Стрижов Выбор признаков и оптимизация метрики при кластеризации коллекции документов // Известия ТулГУ.. — 2012. — № 3. — С. 119-131. — ISSN 2071-6141.

Весна 2013, 8-й семестр

Выпускная квалификационная работа бакалавра Проверка адекватности тематических моделей коллекции документов

Участие в конференциях

26th European Conference on Operational Research. July 1-4, 2013. Rome, Italy. "Visualization of scientific conference’s thematic model". Презентация

Источник — «http://www.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%A3%D1%87%D0%B0%D1%81%D1%82%D0%BD%D0%B8%D0%BA:Arsenty»
Личные инструменты