name: Модели и алгоритмы автоматической классификации продукции
keyword_list: АВТОМАТИЧЕСКАЯ ГРУППИРОВКА КЛАССИФИКАЦИЯ РАССТОЯНИЕ МАХАЛАНОБИСА ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ РЕГУЛЯРИЗАЦИЯ K-СРЕДНИХ
abstract: Работа посвящена исследованию и разработке моделей и алгоритмов автоматической классификации продукции, которые позволяют повысить точность и стабильность результата решения практических задач. В качестве новых научных результатов представлены: модель автоматической группировки продукции на основе модели k-средних с расстояниями Махаланобиса и обучаемой ковариационной матрицей; алгоритм, основанный на оптимизационной модели k-средних с мерой расстояния Махаланобиса и средневзвешенной ковариационной матрицей, рассчитанной по обучающей выборке; генетический алгоритм для задачи k-средних с применением единой жадной агломеративной эвристической процедуры в качестве оператора скрещивания и оператора мутации; алгоритм обучения двухслойной сигмоидальной искусственной нейронной сети с регуляризацией. В диссертации решена задача повышения точности работ систем классификации промышленной продукции за счет применения усовершенствованных математических моделей и алгоритмов.
chairman_dissertation_council.name: Игорь
chairman_dissertation_council.surname: Ковалев
chairman_dissertation_council.patronymic: Владимирович
chairman_dissertation_council.position: профессор
chairman_dissertation_council.degree: Доктор технических наук
chairman_dissertation_council.rank: Профессор
chairman_dissertation_council.wos_research_id: S-9633-2017
chairman_dissertation_council.scopus_author_id: 56441027200
chairman_dissertation_council.rinc_id: 108176
chairman_dissertation_council.territory: РОССИЯ
organization_supervisor.name: Эдхам
organization_supervisor.surname: Акбулатов
organization_supervisor.patronymic: Шукриевич
organization_supervisor.position: ректор
organization_supervisor.territory: РОССИЯ
rubrics.code: 28.23.37
rubrics.name: Нейронные сети
rubrics.code: 28.29.51
rubrics.name: Технические приложения вероятностно-статистических методов
oecds.code: 01.01.XY
oecds.name: STATISTICS & PROBABILITY
speciality_codes.name: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
speciality_codes.code: 05.13.01
supervisors.fio: Казаковцев Л.А.
supervisors.scientific_degree: Доктор технических наук
supervisors.speciality_code: Системный анализ, управление и обработка информации (по отраслям)
supervisors.responsible_type: Научный руководитель
opponents.fio: Еремеев Антон Валентинович
opponents.scientific_degree: Доктор физико-математических наук
opponents.speciality_code: Теоретические основы информатики
opponents.responsible_type: Оппонент
opponents.fio: Фридман Александр Яковлевич
opponents.scientific_degree: Доктор технических наук
opponents.speciality_code: Математическое и программное обеспечение вычислительных машин, комплексов и компьютерных сетей
opponents.responsible_type: Оппонент
protection_organization.short_name: Сибирский университет науки и технологий; СибГУ им. М.Ф. Решетнева
protection_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"
protection_organization.ogrn: 1022402056038
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: Сибирский университет науки и технологий; СибГУ им. М.Ф. Решетнева
author_organization.name: Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования "Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева"
author_organization.ogrn: 1022402056038
author_organization.organization_type: Организация
author_organization.okogu: Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
author_organization.okopf: Федеральные государственные бюджетные учреждения