name: Неявная регуляризация функций экспоненциального типа в задачах классификации
keyword_list: НЕЯВНАЯ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ, МЕТОДЫ ОБУЧЕНИЯ, ФУНКЦИИ ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО ТИПА, ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНЫЙ ХВОСТ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ, УСТОЙЧИВОСТЬ, СХОДИМОСТЬ,  КЛАССИФИКАЦИЯ, РЕКУРСИВНАЯ ФИЛЬТРАЦИЯ, АДАПТИВНОЕ ТЕСТИРОВАНИЕ
abstract: Целью диссертационной работы является повышение эффективности неявной регуляризации функций экспоненциального типа в задачах классификации.Задачи диссертационной работы:- Провести анализ основных подходов к повышению эффективности градиентных методов для функций экспоненциального типа.- Определить функции экспоненциального типа с переменными параметрами.- Повысить скорость сходимости и устойчивость градиентных методов для функций экспоненциального типа с переменными параметрами.   - Понизить сложность моделей в теории фильтрации и теории тестирования за счет применения неявной регуляризации функций экспоненциального типа с переменными параметрами.- Провести экспериментальные исследования для анализа функций экспоненциального типа с переменными параметрами в задачах классификации.- Предложить программные реализации моделей, построенных на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами.- Провести апробацию предложенных моделей и их программных реализаций при решении прикладных задач.  Методы, используемые в диссертации, включают градиентные методы построения  регрессионных моделей, методы регуляризации, методы теории рекурсивной фильтрации, методы теории современного тестирования, а также методы, используемые для описания динамики роста популяций. Научная новизна работы:- введено определение функции экспоненциального типа с переменными параметрами, которое, в отличие от известных, учитывает ее скорость роста и величину асимптот;- повышена скорость сходимости и устойчивость градиентных методов за счет неявной регуляризации функций экспоненциального типа с переменными параметрами;- разработан метод неявной регуляризации моделей рекурсивных фильтров Лагерра и Мейкснера, сводящий соответствующий коэффициент фильтра к нулю;- разработан метод неявной регуляризации модели Бартона при индивидуальном и групповом тестировании, замещающий явные вероятностные параметры модели на их нечеткие определения.Практическая значимость работы:- снижены вычислительные затраты на построение моделей на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами за счет гарантированной более высокой скорости сходимости градиентных методов;- снижена смещенность оценок моделей на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами за счет более высокой устойчивости градиентных методов;- снижена сложность рекурсивных фильтров Лагерра и Мейкснера, построенных на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами, за счет сведения соответствующего коэффициента фильтра к нулю; - снижена сложность модели Бартона при индивидуальном и групповом тестировании, построенной на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами, за счет замещения явных вероятностных параметров модели на их нечеткие определения;- получены результаты экспериментальных исследований по анализу неявной регуляризации на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами в задачах классификации;- предложены программные реализации моделей, построенных на основе функций экспоненциального типа с переменными параметрами, включающие их функциональное и алгоритмическое описание;- проведена апробация предложенных моделей и их программных реализаций при решении задач обработки реальных данных.Методы неявной регуляризации функций экспоненциального типа с переменными параметрами и их программные реализации использованы в Акционерное общество «Самарский электромеханический завод» (г. Самара) при создании платформы для сбора информации и формирования контингента, в Акционерное общество «РКЦ «Прогресс» (г. Самара) при обработке результатов экспериментальной доводки ракетно-космической техники, в Общество с ограниченной ответственностью «Тим Кемистри» (г. Самара) для сбора и системной обработки первичных данных и создания прототипа онлайн-платформы по подбору оптимальных команд в бизнесе и государственном секторе, в Институт точной механики и управления Российской академии наук (г. Саратов) при проведении вычислительных экспериментов в рамках исследований по теме «Разработка моделей и методов анализа функционирования сложных человеко-машинных систем в критических ситуациях», в Акционерное общество «Научно-исследовательский институт физических измерений» (г. Пенза) в разработках нового поколения волновых твердотельных гироскопов, в учебном процессе федерального государственного автономного образовательного учреждениявысшего образования «Самарский государственный аэрокосмический университет имени академика С.П. Королёва» (г. Самара), о чем получены соответствующие подтверждающие акты.
chairman_dissertation_council.surname: Сальников И. И.
chairman_dissertation_council.position: заведующий кафедрой
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
organization_supervisor.surname: Пащенко Д.В.
organization_supervisor.position: Ректор
organization_supervisor.degree: Доктор технических наук
rubrics.code: 28.23.23
rubrics.name: Модели когнитивной психологии
rubrics.code: 28.23.25
rubrics.name: Модели и системы обучения
rubrics.code: 28.23.29
rubrics.name: Программная реализация интеллектуальных систем
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: Прохоров С.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Информационно-измерительные и управляющие системы (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Амосов О.С.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Горбаченко В.И.
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Вычислительные машины, комплексы и компьютерные сети
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Пензенский государственный технологический университет, ПензГТУ , ФГБОУ ВО "Пензенский государственный технологический университет"
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Пензенский государственный технологический университет"
protection_organization.ogrn: 1045802502690
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: Самарский университет
author_organization.name: Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования "Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П.Королева"
author_organization.ogrn: 1026301168310
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные автономные учреждения