Все выпуски

В работе представлено экспериментальное исследование древовидной структуры, возникающей при медицинском обследовании. При каждой встрече с медицинским специалистом пациент получает некоторое количество направлений на консультации других специалистов или на анализы. Возникает дерево направлений, каждую ветвь которого должен пройти пациент. В зависимости от разветвленности дерева оно может быть как конечным (и в этом случае обследование может быть завершено), так и бесконечным, когда цель пациента не может быть достигнута. В работе как экспериментально, так и теоретически изучаются критические свойства перехода системы из леса конечных деревьев в лес бесконечных в зависимости от вероятностных характеристик дерева.

Для описания предлагается модель, в которой дискретная функция вероятности числа ветвей на узле повторяет динамику непрерывного гауссового распределения. Характеристики распределения Гаусса (математическое ожидание $x_0$, среднеквадратичное отклонение $\sigma$) являются параметрами модели. В выбранной постановке задача относится к проблематике ветвящихся случайных процессов (ВСП) в неоднородной модели Гальтона – Ватсона.

Экспериментальное изучение проводится путем численного моделирования на конечных решетках. Построена фазовая диаграмма, определены границы областей различных фаз. Проведено сравнение с фазовой диаграммой, полученной из теоретических критериев для макросистем, установлено адекватное соответствие. Показано, что на конечных решетках переход является размытым.

Описание размытого фазового перехода проведено с помощью двух подходов. В первом (стандартном) подходе переход описывается с помощью так называемой функции включения, имеющей смысл доли одной из фаз в общем множестве. Установлено, что такой подход в данной системе неэффективен, поскольку найденное положение условной границы размытого перехода определяется только размером выбранной экспериментальной решетки и не несет объективного смысла.

Предлагается второй (оригинальный) подход, основанный на введении в рассмотрение параметра порядка, равного обратной средней высоте дерева, и анализа его поведения. Установлено, что динамика такого параметра порядка в сечениях $\sigma = \text{const}$ с очень небольшими отличиями имеет вид распределения Ферми – Дирака ($\sigma$ выполняет ту же функцию, что и температура для распределения Ферми – Дирака, $x_0$ — функцию энергии). Для параметра порядка подобрано эмпирическое выражение, введен и рассчитан аналог химического потенциала, который и имеет смысл характерного масштаба параметра порядка, то есть тех значений $x_0$, при которых условно можно считать, что порядок сменяется беспорядком. Этот критерий положен в основу определе- ния границы условного перехода в данном подходе. Установлено, что эта граница соответствует средней высоте дерева, равной двум поколениям. На основании обнаруженных свойств предложены рекомендации для медицинских учреждений, позволяющие контролировать обеспечение конечности траектории пациентов.

Рассмотренная модель и метод ее описания с помощью условно-бесконечных деревьев имеют приложение ко многим иерархическим системам. К таким системам можно отнести сети маршрутизации интернет-соединений, бюрократические сети, торговые, логистические сети, сети цитирования, игровые стратегии, задачи популяционной динамики и пр.

Точное определение деревьев имеет решающее значение для экологического мониторинга, оценки биоразнообразия и управления лесными ресурсами. Традиционные методы ручного обследования трудоемки и неэффективны на больших территориях. Достижения в области дистанционного зондирования, включая лидар и гиперспектральную съемку, способствуют автоматизированному и точному обнаружению в различных областях.

Тем не менее, эти технологии обычно требуют больших объемов размеченных данных и ручной инженерии признаков, что ограничивает их масштабируемость. Данное исследование предлагает новый метод самообучения (Self-Supervised Learning, SSL) с использованием архитектуры SimCLR для улучшения классификации видов деревьев на основе неразмеченных данных. Модель SSL автоматически обнаруживает сильные признаки, объединяя спектральные данные гиперспектральной съемки со структурными данными лидара, исключая необходимость ручного вмешательства.

Мы оцениваем производительность модели SSL по сравнению с традиционными классификаторами, такими как Random Forest (RF), Support Vector Machines (SVM), а также методами обучения с учителем, используя набор данных конкурса ECODSE, который включает как размеченные, так и неразмеченные образцы видов деревьев на биологической станции Ordway-Swisher во Флориде. Метод SSL показал значительно более высокую эффективность по сравнению с традиционными методами, продемонстрировав точность 97,5% по сравнению с 95,56% для Semi-SSL и 95,03% для CNN при обучении с учителем.

Эксперименты по выборке показали, что техника SSL остается эффективной при меньшем количестве размеченных данных, и модель достигает хорошей точности даже при наличии всего 20% размеченных образцов. Этот вывод демонстрирует практическое применение SSL в условиях недостаточного объема размеченных данных, таких как мониторинг лесов в больших масштабах.