name: Методы и алгоритмы обработки неопределенности данных при оценивании интенсивности пуассоновского процесса по ограниченному объему доступных наблюдений
keyword_list: исследование индивидуумов пуассоновский процесс обработка данных с неопределенностью байесовская сеть доверия
abstract: Целью диссертационного исследования является повышение качества косвенной оценки интенсивности пуассоновского процесса как математической модели эпизодического поведения индивида за счет разработки методов и алгоритмов обработки некорректности и неопределенности данных, предоставляемых респондентами. Методы: системного анализа, теории вероятностей, теории случайных процессов, байесовской статистики и машинного обучения, а также методы поиска и сбора информации из социальных сетей, методы синтеза данных и имитационное моделирование зашумленных эпизодов пуассоновского процесса со случайной интенсивностью. Результаты: Разработаны метод и алгоритм оценивания согласованности информации о последних эпизодах и рекордных интервалах пуассоновского процесса, в основе которых лежит расширенная БСД с дополнительными узлами принятия решений. С помощью этого инструмента можно оценить, насколько согласована информация, полученная от респондентов, и дальше действовать в зависимости от целей исследования: например, исключить из рассмотрения данные, не удовлетворяющие определенному порогу согласованности. Разработан алгоритм обработки некорректности информации, полученной от респондентов, при оценивании интенсивности пуассоновского процесса, выступающего математической моделью поведения индивида, в основе которого лежит использование скрытых переменных в БСД, отвечающих истинным длинам интервалов. Было показано, что использование в модели таких скрытых переменных позволяет улучшить показатели качества классификации по сравнению с предложенными ранее подходами. Разработаны метод и алгоритм обработки неопределенности задания конца исследуемого периода при оценивании интенсивности пуассоновского процесса по ограниченному объему доступных наблюдений на основе БСД с дополнительной вершиной, характеризующей интервал между последним эпизодом пуассоновского процесса и ненаблюдаемым эпизодом, произошедшим после окончания периода исследования. При наличии ретроспективных данных для исследования использование этой модели позволяет улучшить показатели качества классификации по сравнению с предложенными ранее подходами. Разработаны архитектура и прототип комплекса программ для работы с предложенными новыми методами и алгоритмами для их апробации, вычислительных экспериментов и решения практических задач. Внедрение: Полученные результаты были использованы при проведении исследовательских работ СПб ФИЦ РАН, в учебном процессе СЗИУ РАНХиГС, а также при разработке подходящего для клиента режима физических нагрузок в ООО «Хоум Фитнес». Область применения: социоориентированные области, в которых требуется моделирование эпизодического поведения человека по ограниченному объему доступных наблюдений.
chairman_dissertation_council.name: Рафаэль
chairman_dissertation_council.surname: Юсупов
chairman_dissertation_council.patronymic: Мидхатович
chairman_dissertation_council.position: Руководитель научного направления
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Член-корреспондент РАН
chairman_dissertation_council.wos_research_id: A-7840-2012
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 7004457631
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Андрей
organization_supervisor.surname: Ронжин
organization_supervisor.patronymic: Леонидович
organization_supervisor.position: Директор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.19
rubrics.name: Эвристические методы
oecds.code: 02.11.OA
oecds.name: INSTRUMENTS & INSTRUMENTATION
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации
speciality_codes.code: 2.3.1.
supervisors.fio: Тулупьев А.Л.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Теоретические основы информатики
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Уткин Л.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Мошкин В.С.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системы автоматизации проектирования (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: СПБ ФИЦ РАН; ФГБУН СПБ ФИЦ РАН
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
protection_organization.ogrn: 1027800514411
protection_organization.supervisor_name: АНДРЕЙ
protection_organization.supervisor_surname: РОНЖИН
protection_organization.supervisor_patronymic: ЛЕОНИДОВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения
author_organization.short_name: СПБ ФИЦ РАН; ФГБУН СПБ ФИЦ РАН
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ НАУКИ "САНКТ-ПЕТЕРБУРГСКИЙ ФЕДЕРАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР РОССИЙСКОЙ АКАДЕМИИ НАУК"
author_organization.ogrn: 1027800514411
author_organization.supervisor_name: АНДРЕЙ
author_organization.supervisor_surname: РОНЖИН
author_organization.supervisor_patronymic: ЛЕОНИДОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения