Текущий выпуск Номер 1, 2021 Том 13
Результаты поиска по 'машинное обучение':
Найдено статей: 20
  1. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2016, т. 8, № 6, с. 831-832
    Просмотров за год: 2.
  2. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 3, с. 363-365
    Просмотров за год: 20.
  3. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 559-561
    Просмотров за год: 4.
  4. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2020, т. 12, № 1, с. 5-8
  5. От редакции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2021, т. 13, № 1, с. 5-8
  6. Бахвалов Ю.Н., Копылов И.В.
    Обучение и оценка обобщающей способности методов интерполяции
    Компьютерные исследования и моделирование, 2015, т. 7, № 5, с. 1023-1031

    В данной статье исследуются методы машинного обучения с определенным видом решающего правила. К ним относятся интерполяция по методу обратно взвешенных расстояний, метод интерполяции радиальными базисными функциями, метод многомерной интерполяции и аппроксимации на основе теории случайных функций, кригинг. Показано, что для данных методов существует способ быстрого переобучения «модели» при добавлении новых данных к существующим. Под «моделью» понимается построенная по обучающим данным интерполирующая или аппроксимирующая функция. Данный подход позволяет уменьшить вычислительную сложность построения обновленной «модели» с $O(n^3)$ до $O(n^2)$. Также будет исследована возможность быстрого оценивания обобщающих возможностей «модели» на обучающей выборке при помощи метода скользящего контроля leave-one-out cross-validation, устранив главный недостаток такого подхода — необходимость построения новой «модели» при каждом удалении элемента из обучающей выборки.

    Просмотров за год: 7. Цитирований: 5 (РИНЦ).
  7. В данной статье исследуется метод машинного обучения на основе теории случайных функций. Одной из основных проблем данного метода является то, что вид решающего правила модели метода, построенной на данных обучающей выборки, становится более громоздким при увеличении количества примеров выборки. Решающее правило модели является наиболее вероятной реализацией случайной функции и представляется в виде многочлена с количеством слагаемых, равным количеству обучающих элементов выборки. В статье будет показано, что для рассматриваемого метода существует быстрый способ сокращения обучающей выборки и, соответственно, вида решающего правила. Уменьшение примеров обучающей выборки происходит за счет поиска и удаления малоинформативных (слабых) элементов, которые незначительно влияют на итоговый вид решающей функции, и шумовых элементов выборки. Для каждого $(x_i,y_i)$-го элемента выборки было введено понятие значимости, выражающееся величиной отклонения оцененного значения решающей функции модели в точке $x_i$, построенной без $i$-го элемента, от реального значения $y_i$. Будет показана возможность косвенного использования найденных слабых элементов выборки при обучении модели метода, что позволяет не увеличивать количество слагаемых в полученной решающей функции. Также в статье будут описаны проведенные эксперименты, в которых показано, как изменение количества обучающих данных влияет на обобщающую способность решающего правила модели в задаче классификации.

    Просмотров за год: 5.
  8. Зинченко Д.А., Никонов Э.Г., Зинченко А.И.
    Моделирование и анализ основных характеристик внутренней трековой системы многофункционального детектора частиц MPD методом Монте-Карло
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 1, с. 87-94

    В настоящее время в ОИЯИ (Дубна) осуществляется строительство ускорительного комплекса NICA для проведения экспериментов по изучению взаимодействий релятивистских ядер и поляризованных частиц (протонов и дейтронов). Одна из создаваемых экспериментальных установок MPD (MultiPurpose Detector) рассчитана на изучение ядро-ядерных, протон-ядерных и протон-протонных взаимодействий. В связи с планами развития установки MPD рассматривается возможность создания внутреннего трекера с использованием кремниевых пиксельных детекторов нового поколения. Предполагается, что такой детектор позволит значительно повысить исследовательский потенциал эксперимента как для ядро-ядерных (за счет высокого пространственного разрешения вблизи области пересечения пучков), так и для протон-протонных (за счет высокого быстродействия) взаимодействий.

    В представленной работе изучаются основные характеристики такого трекера с использованием данных по протон-протонным взаимодействиям, полученных с помощью моделирования методом Монте-Карло. В частности, оцениваются возможности детектора по восстановлению вершин распада короткоживущих частиц и по выделению редких событий таких распадов среди продуктов гораздо более вероятных «обычных» взаимодействий. Также затрагивается проблема разделения вершин взаимодействий для восстановления наложенных событий при высокой светимости ускорителя и способность детектора проводить быструю селекцию редких событий (триггер). Полученные результаты могут быть использованы для обоснования необходимости создания данного детектора и развития системы триггера высокого уровня, основанного в том числе на методах машинного обучения.

    Просмотров за год: 28.
  9. Алёшин И.М., Малыгин И.В.
    Интерпретация результатов радиоволнового просвечивания методами машинного обучения
    Компьютерные исследования и моделирование, 2019, т. 11, № 4, с. 675-684

    В настоящий момент значительно возросла глубина работ по разведке кимберлитовых тел и рудных месторождений. Традиционные геологические методы поиска оказались неэффективными. Практически единственным прямым методом поиска является бурение системы скважин до глубин, которые обеспечивают доступ к вмещающим породам. Из-за высокой стоимости бурения возросла роль межскважинных методов. Они позволяют увеличить среднее расстояние между скважинами без существенного снижения вероятности пропуска кимберлитового или рудного тела. Метод радиоволнового просвечивания особенно эффективен при поиске объектов, отличающихся высокой контрастностью электропроводящих свойств. Физическую основу метода составляет зависимость распространения электромагнитной волны от проводящих свойств среды распространения. Источником и приемником электромагнитного излучения является электрический диполь. При измерениях они размещаются в соседних скважинах. Расстояние между источником и приемником известно. Поэтому, измерив величину уменьшения амплитуды электромагнитной волны при ее распространении между скважинами, можно оценить коэффициент поглощения среды. Породе с низким электрическим сопротивлением соответствует высокое поглощение радиоволн. Поэтому данные межскважинных измерений позволяют оценить эффективное электрическое сопротивление породы. Обычно источник и приемник синхронно погружаются в соседние скважины. Измерение величины амплитуды электрического поля в приемнике позволяет оценить среднее значение коэффициента затухания на линии, соединяющей источник и приемник. Измерения проводятся во время остановок, приблизительно каждые 5 м. Расстояние между остановками значительно меньше расстояния между соседними скважинами. Это приводит к значительной пространственной анизотропии в распределении данных. При проведении разведочного бурения скважины покрывают большую площадь. Наша цель состоит в построении трехмерной модели распределения электрических свойств межскважинного пространства на всем участке по результатом совокупности измерений. Анизотропия пространственного распределения измерений препятствует использованию стандартных методов геостатистики. Для построения трехмерной модели коэффициента затухания мы использовали один из методов теории машинного обучения — метод ближайших соседей. В этом методе коэффициент поглощения в заданной точке определяется его значениями для $k$ ближайших измерений. Число $k$ определяется из дополнительных соображений. Влияния анизотропии пространственного распределения измерений удается избежать, изменив пространственный масштаб в горизонтальном направлении. Масштабный множитель $\lambda$ является еще одним внешним параметром задачи. Для выбора значений параметров $k$ и $\lambda$ мы использовали коэффициент детерминации. Для демонстрации процедуры построения трехмерного образа коэффициента поглощения мы воспользовались данными межскважинного радиоволнового просвечивания, полученные на одном из участков в Якутии.

    Просмотров за год: 3.
  10. Кондратьев М.А.
    Методы прогнозирования и модели распространения заболеваний
    Компьютерные исследования и моделирование, 2013, т. 5, № 5, с. 863-882

    Число работ, посвященных прогнозированию инфекционной заболеваемости, стремительно растет по мере появления статистики, позволяющей провести анализ. В настоящей статье представлен обзор основных решений, доступных сегодня для формирования как краткосрочных, так и долгосрочных проекций заболеваемости; указаны их ограничения и возможности практического применения. Рассмотрены традиционные методы анализа временных рядов — регрессионные и авторегрессионные модели; подходы, опирающиеся на машинное обучение — байесовские сети и искусственные нейронные сети; рассуждения на основе прецедентов; техники, базирующиеся на решении задачи фильтрации. Перечислены важнейшие направления разработки математических моделей распространения заболевания: классические аналитические модели, детерминированные и стохастические, а также современные имитационные модели, сетевые и агентные.

    Просмотров за год: 71. Цитирований: 19 (РИНЦ).
Страницы: следующая

Полнотекстовая версия журнала доступна также на сайте научной электронной библиотеки eLIBRARY.RU

Журнал входит в Перечень российских рецензируемых научных журналов, в которых должны быть опубликованы основные научные результаты диссертаций на соискание ученых степеней доктора и кандидата наук ВАК, группы специальностей: 01.01.00, 01.02.00.
 

Международная Междисциплинарная Конференция "Математика. Компьютер. Образование"

Международная Междисциплинарная Конференция МАТЕМАТИКА. КОМПЬЮТЕР. ОБРАЗОВАНИЕ.

Журнал включен в базу данных Russian Science Citation Index (RSCI) на платформе Web of Science

Журнал индексируется в Scopus