Участник:Mikethehuman
Материал из MachineLearning.
Кузнецов Михаил Павлович
МФТИ, ФУПМ
Кафедра "Интеллектуальные системы"
Направление "Интеллектуальный анализ данных"
mikhail.kuznecov@phystech.edu
Содержание |
Отчеты о научно-исследовательской работе
Весна 2010, 6-й семестр
Прореживание двухслойной нейронной сети
Прореживание двухслойной нейронной сети (optimal brain damage) — метод упрощения структуры нейронной сети. Идея прореживания состоит в том, что из сети удаляются параметры, оказывающие малое влияние на ошибку аппроксимации. Таким образом, модель упрощается, а ошибка аппроксимации возрастает незначительно.
Осень 2010, 7-й семестр
Оценка эффективности природоохранных программ
Описан способ построения интегральных индикаторов качества объектов с использованием экспертных оценок и измеряемых данных. Каждый объект описан набором признаков в линейных шкалах. Используются экспертные оценки качества объектов и важности признаков, которые корректируются в процессе вычисления. Предполагается, что оценки выставлены в ранговых шкалах. Рассматривается задача получения таких интегральных индикаторов, которые не противоречили бы экспертным оценкам. Предложено два алгоритма уточнения экспертных оценок.
Весна 2011, 8-й семестр
Выпускная квалификационная работа бакалавра
Описан способ построения интегральных индикаторов качества объектов с использованием экспертных оценок и измеряемых данных. Каждый объект описан набором признаков в линейных шкалах. Используются экспертные оценки качества объектов и важности признаков, которые корректируются в процессе вычисления. Предполагается, что оценки выставлены в ранговых шкалах. Рассматривается задача получения таких интегральных индикаторов, которые не противоречили бы экспертным оценкам. Предложено два подхода к уточнению экспертных оценок. При первом подходе вектор экспертных оценок рассматривается как выпуклый многогранный конус. Для уточнения экспертных оценок минимизируется расстояние между векторами в конусах. При втором подходе используется задача монотонной интерполяции с гиперпараметром. Проведен вычислительный эксперимент на следующих данных: экспертами оценивался фактор экологического воздействия на окружающую среду хорватских электростанций. Проведена процедура уточнения экспертных оценок.
Публикации
М.П.Кузнецов, А.А.Мафусалов, Н.К.Животовский, Е.Ю.Зайцев, Д.С.Сунгуров Сглаживающие алгоритмы прогнозирования // Машинное обучение и анализ данных — 2011. — № 1. — C. 104-112. — ISSN 2223-3792 (опубликовано)
А.Н.Фирстенко, Д.С.Кононенко, М.П.Кузнецов, А.А.Морозов, Д.С.Сунгуров, Н.А.Савинов, А.И.Корниенко, Р.Б.Джамтырова, Н.П.Ивкин, Е.Ю.Зайцев, Н.К.Животовский, Д.С.Кононенко, Р.Б.Быстрый Технологические карты разработки библиотеки алгоритма прогноза временных рядов // Машинное обучение и анализ данных — 2011. — № 1. — C. 113-121. — ISSN 2223-3792 (опубликовано)
М.П.Кузнецов, В.В.Стрижов Уточнение ранговых экспертных оценок с использованием монотонной интерполяции // Математические методы распознавания образов ММРО-15 — 2011. — C. 162-165 — ISSN 978-5-317-03787-1 (опубликовано)
Гранты
Высокоуровневые модели параллельных вычислений и их библиотеки поддержки времени выполнения. Для решения задачи распознавания вторичной структуры белков предложен алгоритм кластеризации подпоследовательности аминокислотных остатков. Совместно с ИСП РАН, № 2011-1.4-2.4-ИР1
Осень 2011, 9-й семестр
Публикации
М.П.Кузнецов Уточнение ранговых экспертных оценок с использованием монотонной интерполяции // Машинное обучение и анализ данных. — 2011. — № 2. — C. 154-162. — ISSN 2223-3792 (опубликовано)
М.П.Кузнецов Уточнение ранговых экспертных оценок с использованием монотонной интерполяции и конусов // Труды МФТИ. (в печати)
Участия в конференциях
International Conference on Operational Research. August 30 to September 2, 2011. Zurich, Switzerland.
Гранты
ПГАС
Весна 2012, 10-й семестр
Публикации
В.В.Стрижов, М.П.Кузнецов, К.В.Рудаков Метрическая кластеризация последовательностей аминокислотных остатков в ранговых шкалах // Математическая биология и биоинформатика. — 2012
Гранты
Построение интегральных индикаторов с использованием монотонной интерполяции, ПГАС
Осень 2012, 11-й семестр
Участия в конференциях
25th European Conference on Operational Research. July 8-11, 2012. Vilnius, Lithuania.
Публикации
Кузнецов М. П., Стрижов В. В., Медведникова М.М. Алгоритм многоклассовой классификации объектов, описанных в ранговых шкалах // Научно-технический вестник СПб ГПУ. Информатика. Телекоммуникации. Управление, 2012, 5
Предложен метод построения рангового интегрального индикатора на основе ранговой матрицы описаний, заданной экспертами. Предложен трехшаговый итеративный алгоритм оценки параметров и весов признаков. Рассмотрена задача выбора наиболее информативных признаков. Работа проиллюстрирована задачей определения статуса редких видов, включенных в Красную книгу РФ
Медведникова М.М., Стрижов В.В., Кузнецов М.П. Алгоритм многоклассовой монотонной Парето-классификации с выбором признаков // Известия Тульского государственного университета, Естественные науки, 2012, 3
Кузнецов М.П., Стрижов В.В. Построение интегрального индикатора с использованием ранговой матрицы описаний // Интеллектуализация обработки информации. Доклады 9-й международной конференции, 2012 — 130-132.
Описан способ построения интегральных индикаторов качества объектов с использованием экспертных оценок и измеряемых данных. Каждый объект описан набором признаков в ранговых шкалах. Используется экспертная оценка качества объектов, которая корректируется в процессе вычисления. Эта оценка выставлена в линейной шкале. Рассматривается задача получения таких интегральных индикаторов, которые не противоречили бы экспертной оценке. Для этого по матрице описаний строится множество значений интегрального индикатора. Интегральный индикатор определяется проекцией экспертной оценки на это множество.
Кузнецов М.П. Построение интегрального индикатора в ранговых шкалах с использованием копул для анализа совместного распределения критериев // Машинное обучение и анализ данных, 2012, №4.
Предложен метод построения интегрального индикатора на основе критериев, выставленных в ранговых шкалах. Для анализа совместного распределения критериев предложено использовать копулы. Предложен алгоритм выбора признаков, основанный на выборе копулы с наибольшим параметром.
