Участник:Mikethehuman

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Кузнецов Михаил Павлович

МФТИ, ФУПМ

Кафедра "Интеллектуальные системы"

Направление "Интеллектуальный анализ данных"

mikhail.kuznecov@phystech.edu


Содержание

Отчеты о научно-исследовательской работе

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

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

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.

Кузнецов М.П. Построение интегрального индикатора в ранговых шкалах с использованием копул для анализа совместного распределения критериев // Машинное обучение и анализ данных, 2012, №4.

Личные инструменты