name: Алгоритмы построения нечетких классификаторов несбалансированных данных на основе метаэвристик «гравитационный поиск» и «прыгающие лягушки»
keyword_list: Несбалансированные данные Метаэвристические алгоритмы Нечеткий классификатор Классификация данных Анализ данных Алгоритмы оптимизации
abstract: Машинное обучение применяется для построения автоматических систем анализа данных, которые позволяют ускорить и облегчить работу специалистов в различных прикладных областях. Важным условием эффективного взаимодействия между интеллектуальной системой и её пользователем является доверие, которое достигается не только при наличии уверенности в правильности результата автоматического анализа, но и при понимании, какие процессы внутри системы привели к этому результату. Системы нечеткого вывода отличаются от прочих алгоритмов машинного обучения тем, что в их основе лежат принципы человеческого мышления и логики. Нечеткие правила и функции принадлежности легко поддаются интерпретации, позволяя обеспечить понимание пользователем системы без глубокого погружения в специфику машинного обучения. Однако при построении систем нечеткого вывода с целью решения задач классификации могут возникнуть трудности при работе с несбалансированными данными. Нечеткие классификаторы, как и многие другие решающие алгоритмы, подвержены переобучению на классах с наибольшим числом экземпляров, что ведет к получению высокой общей точности при низкой доле правильной классификации объектов, принадлежащих наименьшим классам. Так как именно редкие классы зачастую оказываются наиболее важными для прогноза, требуются подходы, способные улучшить качество их распознавания. Задача создания алгоритмов построения нечетких классификаторов, позволяющих построить точные, компактные и интерпретируемые модели на несбалансированных данных, является актуальной. Использование для повышения точности нечетких классификаторов таких этапов обучения, как формирование структуры, настройка параметров и отбор признаков, является устоявшейся практикой. Перечисленные задачи обучения классификатора могут быть решены с помощью метаэвристических алгоритмов. Применение метаэвристик с адекватной при наличии дисбаланса данных фитнес-функцией позволит достигать улучшения точности нечетких систем без использования этапа генерации искусственных данных. Целью диссертационной работы является повышение средней геометрической точности нечетких классификаторов несбалансированных данных за счет использования метаэвристических алгоритмов на различных этапах построения классификатора.
chairman_dissertation_council.name: Илья
chairman_dissertation_council.surname: Ходашинский
chairman_dissertation_council.patronymic: Александрович
chairman_dissertation_council.position: Профессор кафедры КИБЭВС
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: H-1172-2016
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 57202204181
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0002-9355-7638
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Виктор
organization_supervisor.surname: Рулевский
organization_supervisor.patronymic: Михайлович
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.01
rubrics.name: Общие вопросы искусственного интеллекта
rubrics.code: 28.23.25
rubrics.name: Модели и системы обучения
rubrics.code: 28.23.19
rubrics.name: Эвристические методы
oecds.code: 01.02.ET
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INFORMATION SYSTEMS
oecds.code: 01.02.EX
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, THEORY & METHODS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Теоретические основы информатики
speciality_codes.code: 05.13.17
supervisors.fio: Ходашинский И.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Гергет О.М.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Пимонов А.Г.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Применение вычислительной техники, математического моделирования и математических методов в научных исследованиях
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: ТУСУР, ФГБОУ ВО "ТУСУР", ФГБОУ ВО "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ", ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
protection_organization.ogrn: 1027000867068
protection_organization.supervisor_name: ВИКТОР
protection_organization.supervisor_surname: РУЛЕВСКИЙ
protection_organization.supervisor_patronymic: МИХАЙЛОВИЧ
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: ТУСУР, ФГБОУ ВО "ТУСУР", ФГБОУ ВО "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ", ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "ТОМСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ СИСТЕМ УПРАВЛЕНИЯ И РАДИОЭЛЕКТРОНИКИ"
author_organization.ogrn: 1027000867068
author_organization.supervisor_name: ВИКТОР
author_organization.supervisor_surname: РУЛЕВСКИЙ
author_organization.supervisor_patronymic: МИХАЙЛОВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения