name: Модели, методы и архитектуры программных систем нейросетевого прогнозирования трудноформализуемых событий с непрерывным обучением
keyword_list: Программная архитектура Трудноформализуемое событие Непрерывное обучение Прогнозирование Рекуррентная нейронная сеть
abstract: Целью диссертационного исследования является повышение точности прогнозов трудноформализуемых событий и ее достижение обеспечивается решением задачи разработки моделей, методов и архитектур программных систем нейросетевого прогнозирования трудноформализуемых событий с непрерывным обучением. Методы: методы системного анализа и синтеза, интеллектуальной обработки данных, современная теория нейросетевого прогнозирования, а также методы оптимизации программных систем. Результаты: Предложена модель системы нейросетевого прогнозирования трудноформализуемых событий с непрерывным обучением, отличающаяся своей структурой и правилами обработки сигналов, обеспечивающими оперативное прогнозирование с учетом изменений в законах проявления событий. Разработаны методы нейросетевого прогнозирования трудноформализуемых событий с непрерывным обучением: с временными сдвигами сигналов и без временных сдвигов сигналов, отличающиеся новыми правилами прогнозирования и управления ассоциативным вызовом информации из нейросетевой памяти и обеспечивающие высокую точность получаемых прогнозов трудноформализуемых событий. Разработаны параллельная и буферная архитектуры программных систем, отличающиеся новой структурой и правилами функционирования программных систем прогнозирования с непрерывным обучением, обеспечивающие программную реализацию предложенных моделей и методов и расширение их функций. Сформулированы обоснованные практические рекомендации по повышению точности и использованию программных систем нейросетевого прогнозирования трудноформализуемых событий с непрерывным обучением, обеспечивающие повышение точности прогнозов за счет определения наиболее эффективной конфигурации нейросетевых слоев применительно к задаче прогнозирования трудноформализуемых событий и разработки новых правил выбора метода и архитектуры в зависимости от условий, в которых функционирует система прогнозирования. Внедрение: Основные результаты исследований внедрены в СПб ФИЦ РАН, ЦСАМ АО «НТЦ РЭБ». Область применения: робототехника, анализ радиолокационной обстановки.
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: 50.41.25
rubrics.name: Прикладное программное обеспечение
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 20.01.07
rubrics.name: Теория и методология информатики
oecds.code: 01.02.EW
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, SOFTWARE ENGINEERING
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое и программное обеспечение вычислительных систем, комплексов и компьютерных сетей
speciality_codes.code: 2.3.5.
supervisors.fio: Осипов В.Ю.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Методы и системы защиты информации, информационная безопасность
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Пророк В.Я.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Военные науки
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Бахшиев А.В.
opponents.scientific_degree: Кандидат технических наук
opponents.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (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