Алгоритмы, методы и системы обработки данных

Электронный научный журнал
www.amisod.ru

Пономаренко, Аврелин,Найдан, Бойцов

Сравнительный анализ структур данных для приближенного поиска ближайшего соседа

Пономаренко Александр Александрович

старший преподаватель кафедры "Прикладная математика и информатика", ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Аврелин Никита Сергеевич

магистрант кафедры "Прикладная математика и информатика", ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Найдан Билэгсайхан

аспирант кафедры "Прикладная математика и информатика", ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Бойцов Леонид Моисеевич

аспирант кафедры "Прикладная математика и информатика", ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Аннотация:

Поиск по похожести широко применяется в различных областях компьютерных наук. Множество методов было предложено для решения задачи в точной постановке, однако все они подвержены "проклятью" размерности и не эффективны для данных высокой размерности. Приближенные алгоритмы отчасти позволяют справиться с "проклятьем". Однако из-за сложной стохастической природы, теоретические оценки для большинства приближенных алгоритмов отсутствуют. Более того, на данный момент времени, в литературе не существует работ, включающих всесторонний эмпирический анализ современных методов для поиска по подобию.  Как правило, авторы алгоритмов ограничиваются небольшими численными экспериментами, сравнивая свой алгоритм с одним ранее известным методом. С целью устранения этого пробела в научном знании, в настоящей работе мы приводим результаты такого эмпирического анализа для методов:  Vantage Point Tree, Locality Sensitive Hashing, List of Clusters, Метризованный Тесный Мир и несколько вариаций Permutation Index. Проведенные эксперименты показывают, что Метризованный Тесный Мир имеет наилучшее соотношение между вычислительной сложностью и точностью, как для метрических, так и для не метрическихй пространств.

Ключевые слова:

поиск ближайшего соседа, метрическое пространство, неметрический поиск, приближенный поиск, графы тесного мира.

Шифры классификации:

УДК: 004.043, 004.057.4

ГРНТИ: 20.23.19

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

Мозохин, Калягин

Сравнительный анализ алгоритмов кластеризации в сетях фондовых рынков

Мозохин Дмитрий Евгеньевич

магистрант кафедры "Прикладная математика и информатика", ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Калягин Валерий Александрович, д.ф.-м.н., профессор

заведующий лабораторией алгоритмов и технологий анализа сетевых структур, ФГАОУ ВПО «Национальный исследовательский университет  «Высшая школа экономики», г. Нижний Новгород.

Аннотация:

В работе рассматриваются различные алгоритмы кластеризации в сетях фондовых рынков. Основное внимание уделяется вопросу качества кластеризации и интерпретации полученных результатов. Показано, что  модифицированный алгоритм минимального остовного дерева является наиболее адекватным алгоритмом кластеризации активов фондового рынка.

Ключевые слова:

математическое моделирование, интеллектуальный анализ данных, алгоритмы кластеризации.

Шифры классификации:

УДК: 519.86

ГРНТИ: 28.23.19, 28.17.19

ВАК: 05.13.18

Скачать

powered by social2s

Макаров

Статистический анализ производства закаленного автомобильного стекла

Макаров Руслан Ильич, д.т.н., профессор

профессор кафедры "Информационных систем и программной инженерии", ФГБОУ ВО "Владимирский государственный университет Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых", г.Владимир.

Аннотация:

В статье рассматривается статистический метод анализа стабильности качества стекла в производстве закаленных автомобильных стекол. Для выявления причин нестабильности показателей качества предложена методика, основанная на использовании аксиоматического анализа и дисперсионного анализа качества продукции.

Ключевые слова:

методика, качество, закаленное автомобильное стекло,  аксиоматический  анализ, дисперсионный анализ.

Шифры классификации:

УДК: 519.24:666.181.2

ГРНТИ: 27.43.51

ВАК: 05.13.06

Скачать

powered by social2s

Костров, Головина

Модель и средства поддержки управления развитием персонала в автоматизированной системе предприятия

Костров Алексей Владимирович, д.т.н., профессор, Заслуженный деятель науки Российской Федерации

профессор кафедры "Информационных систем и программной инженерии", ФГБОУ ВО "Владимирский государственный университет Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых", г.Владимир.

Головина Елена Александровна

аспирант кафедры "Информационных систем и программной инженерии", ФГБОУ ВО "Владимирский государственный университет Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых", г.Владимир.

Аннотация:

Статья посвящена вопросам совершенствования автоматизированной системы управления развитием персонала машиностроительной организации. В статье рассматривается алгоритм формирования вектора приоритетов для направлений развития персонала на основе применения индикативного подхода. Разработан пакет программ для планирования персонала.

Ключевые слова:

вектор приоритета, автома-тизированная система управления, индикативный подход, уровень развития, персонал.

Шифры классификации:

УДК: 004.78:005.7(075.8); 004.9:681.5; 621.3.068

ГРНТИ: 28.29; 82.33

ВАК: 05.13.01

Скачать

powered by social2s

Ковалев

Алгоритм поиска пространственных объектов по заданным критериям на основе буферных зон

Ковалев Юрий Анатольевич

магистрант кафедры "Информационные системы", Муромский институт (филиал) ФГБОУ ВО "Владимирский государственный университет Имени Александра Григорьевича и Николая Григорьевича Столетовых", г.Муром.

Аннотация:

В статье произведен анализ существующих алгоритмов построения буферных зон вокруг объектов. Разработан алгоритм поиска пространственных объектов по заданным координатам.

В качестве результата реализации алгоритма приводится отображение векторных объектов, которые удовлетворяют заданным критериям поиска.

Ключевые слова:

выделение контуров, обработка изображений, векторная карта, геоинформационные системы, буферные зоны.

Шифры классификации:

УДК: 004

ГРНТИ: 28

ВАК: 25.00.35

Скачать

powered by social2s

ISSN

2220-878X (Online)

Последний выпуск

2 (40)

ДЕКАБРЬ, 2019

Выпуск в работе

1 (41)

ДЕКАБРЬ, 2020

Поступившие заявки

Партнерство

АМиСОД в eLIBRARY.RU

Лицензия

Creative Commons License

Публикации журнала лицензируются в сосответствии с
Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Полный текст лицензии.
Яндекс.Метрика Система Orphus Анализ веб сайтов