name: Нейросетевое моделирование и машинное обучение на основе экспериментальных и наблюдательных данных
keyword_list: моделирование на основе данных машинное обучение нейронные сети
abstract: Диссертационная работа посвящена разработке методик, обобщающих применение технологий машинного обучения в парадигме Data-Driven Modelling в различных группах прикладных задач. В работе решён ряд актуальных задач, имеющих прикладное значение в области анализа текстов и поддержки принятия решений врачом.
  
  Разработаны новые нейросетевые методы глубокого обучения для морфологического и морфо-синтаксического разбора русскоязычного текста, повышающие эффективность разбора за счёт использования технологий посимвольного анализа слов предложения и разбиения процесса обучения на фазы с переносом весовых коэффициентов между ними, применения методов переноса знаний на основе предварительного обучения на больших массивах предложений, применения технологий ансамблевых классификаторов; создания для морфо-синтаксического разбора единого классификатора, основанного на нейронных сетях глубокого обучения, учитывающих последовательность переходов по состояниям инкрементальной схемы разбора. Разработанные методы достигают точности базового морфологического разбора (определения части речи) 98.31, полного морфологического разбора — 97.35% по метрике F1; синтаксического разбора — 92.27% по метрике UAS и 89.71% по метрике LAS.
  Создана система поиска документов, тематически схожих с заданной эталонной коллекцией текстов, на основе численных вероятностно-энтропийных индикаторов. Разработанная система демонстрирует точность 99% и полноту 84%, что превосходит уровень точности средства MoreLikeThis, существующего в составе программного комплекса Solr. Разработан алгоритм наглядной визуализации тематик документов в виде контекстно-семантического графа, который может использоваться как для формирования тематических выборок, например, при анализе социальных сетей, так и для визуализации результатов поиска для больших коллекций документов.
  Создан комплекс вероятностно-нейросетевых методов авторского профилирования, демонстрирующий точность определения пола автора русскоязычного текста в 86% по метрике F1, а в случае наличия попыток намеренного искажения — 64%; точность определения возрастной группы автора текста, полученная впервые для русского языка на собранном краудсорсинговым методом корпусе, составляет 48% (что на 15% выше случайного угадывания); точность распознавания искажения возраста автора текста с направлением искажения — 80%.
  Разработаны новые нейросетевые алгоритмы и программные средства для диагностики сердечных заболеваний на основе данных клинических осмотров железнодорожных работников, продемонстрировавшие эффективность в условиях перекоса обучающих данных между больными и здоровыми пациентами, достигнув точности диагностики коронарного атеросклероза 96%, ишемической болезни сердца — 94%.
  Разработаны и реализованы в программных комплексах вероятностно-нейросетевые методики, для оценки риска обострения сердечно-сосудистых заболеваний у работников локомотивных бригад РЖД по данным предрейсовых осмотров, достигающие точности 0,57 по метрике площади под ROC-кривой (в среднем для классов среднего и высокого риска), что превосходит существующие шкалы оценки кардиологического риска SCORE, PROCAM и Framingham (0,53, 0,52 и 0,50 соответственно).
  Разработан модифицированный алгоритм растущего нейронного дерева, пригодный для решения практически важных задач иерархической кластеризации данных, в том числе модификации алгоритма, адаптированные для работы на многопроцессорных системах с разделяемой памятью и в ГРИД-среде.
  Созданы численные алгоритмы на основе сети спайковых нейронов с механизмом локальной долговременной пластичности STDP, устойчивые в широком диапазоне констант модели нейрона и синапса. На задачах классификации изображений и векторов рациональных чисел алгоритмы достигают точности, сопоставимой с точностью формальных нейронных сетей.
  Разработан метод и программы выделения в текстах упоминаний лекарственных препаратов, заболеваний и побочных эффектов, с помощью которого на первой версии специально собранного русскоязычного корпуса текстов отзывов на лекарственные препараты (июль 2019 года, 1 660 отзывов) впервые установлен уровень точности для русского языка: 86.7% для упоминания медицински- и фармацевтически-значимых сущностей, касающихся лекарственных препаратов; 73.4% для сущностей, касающихся заболеваний; 51.7% — побочных эффектов; на второй версии корпуса (апрель 2021 года, 2 880 отзывов) — 84.1%, 63.5% и 52.8% соответственно. Полученный уровень точности сопоставим с точностями, получаемыми существующими в литературе методами на текстах на других языках.
  
  На основе полученных результатов были разработаны методики применения технологий машинного обучения в различных группах прикладных задач в области компьютерной лингвистики и медицины.
chairman_dissertation_council.name: Олег
chairman_dissertation_council.surname: Нагорнов
chairman_dissertation_council.patronymic: Викторович
chairman_dissertation_council.position: Заведующий кафедрой Высшей математики
chairman_dissertation_council.degree: Доктор физико-математических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: C-2387-2018
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 6603624249
chairman_dissertation_council.rinc_id: 28720
chairman_dissertation_council.orcid: 0000-0003-1355-788X
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Николай
organization_supervisor.surname: Каргин
organization_supervisor.patronymic: Иванович
organization_supervisor.position: И.О. Проректора
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 27.41.77
rubrics.name: Решение математических задач при помощи моделирующих систем
rubrics.code: 27.41.19
rubrics.name: Численные методы решения дифференциальных и интегральных уравнений
rubrics.code: 27.41.17
rubrics.name: Численные методы анализа
oecds.code: 01.02.EV
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, INTERDISCIPLINARY APPLICATIONS
oecds.code: 01.02.EP
oecds.name: COMPUTER SCIENCE, ARTIFICIAL INTELLIGENCE
speciality_codes.name: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
speciality_codes.code: 05.13.18
supervisors.fio: Кудряшов Н.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
supervisors.speciality_code: Математическая физика
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Бухановский А.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Елизаров А.М.
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Механика жидкости, газа и плазмы
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Меньшутина Н.В.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Процессы и аппараты химических технологий
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: НИЯУ МИФИ
protection_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЯДЕРНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ "МИФИ"
protection_organization.ogrn: 1037739366477
protection_organization.supervisor_name: МИХАИЛ
protection_organization.supervisor_surname: СТРИХАНОВ
protection_organization.supervisor_patronymic: НИКОЛАЕВИЧ
protection_organization.organization_type: Организация
protection_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
protection_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения
author_organization.short_name: НИЦ "КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ"
author_organization.name: ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ ЦЕНТР "КУРЧАТОВСКИЙ ИНСТИТУТ"
author_organization.ogrn: 1027739576006
author_organization.supervisor_name: МАРАТ
author_organization.supervisor_surname: КАМБОЛОВ
author_organization.supervisor_patronymic: АРКАДЬЕВИЧ
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Правительство Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения