Pub Date : 2019-03-20DOI: 10.36535/0548-0027-2019-10-3
О.П. Шестерникова, О.P. Shesternikova, В.К. Финн, V. Finn, Л. В. Винокурова, L. V. Vinokurova, К. А. Лесько, К.А. Lesko, Г.Г. Варварина, G. G. Varvarina, Е. Ю. Тюляева, Е.Y. Tyulyaeva
Описана интеллектуальная система, реализующая ДСМ-метод автоматизированной поддержки исследований, предназначенная для диагностики заболеваний поджелудочной железы - хронического панкреатита и рака поджелудочной железы. Приведено предварительное исследование, перечислены дальнейшие направления развития системы.
{"title":"Интеллектуальная система для диагностики заболеваний поджелудочной железы","authors":"О.П. Шестерникова, О.P. Shesternikova, В.К. Финн, V. Finn, Л. В. Винокурова, L. V. Vinokurova, К. А. Лесько, К.А. Lesko, Г.Г. Варварина, G. G. Varvarina, Е. Ю. Тюляева, Е.Y. Tyulyaeva","doi":"10.36535/0548-0027-2019-10-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-10-3","url":null,"abstract":"Описана интеллектуальная система, реализующая ДСМ-метод автоматизированной поддержки исследований, предназначенная для диагностики заболеваний поджелудочной железы - хронического панкреатита и рака поджелудочной железы. Приведено предварительное исследование, перечислены дальнейшие направления развития системы.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-03-20","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"75554011","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-09-1
С.М. Гусакова, S. Gusakova, Д. А. Добрынин, D.А. Dobrinin, Н. В. Харчевникова, N.V. Kharchevnikova
Рассматриваются два языка представления химических структур, и проводится сравнительный анализ результатов прогноза биологической активности, осуществляемого с помощью интеллектуальной ДСМ-системы, использующей эти языки в качестве языков представления данных. Сравнение проводится на трех массивах данных по группе параметров.
{"title":"Сравнение языков представления данных в задаче «структура-активность»","authors":"С.М. Гусакова, S. Gusakova, Д. А. Добрынин, D.А. Dobrinin, Н. В. Харчевникова, N.V. Kharchevnikova","doi":"10.36535/0548-0027-2019-09-1","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-09-1","url":null,"abstract":"Рассматриваются два языка представления химических структур, и проводится сравнительный анализ результатов прогноза биологической активности, осуществляемого с помощью интеллектуальной ДСМ-системы, использующей эти языки в качестве языков представления данных. Сравнение проводится на трех массивах данных по группе параметров.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"88409119","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-09-2
Д. В. Виноградов, D. Vinogradov
Описан новый вероятностный алгоритм вычисления гипотез как результатов сходства между обучающими примерами для задачи машинного обучения, основанного на бинарной операции сходства. В отличие от ранее предложенных вероятностных алгоритмов порядок учета обучающих примеров является фиксированным для всех гипотез. Этот алгоритм полезен для реализации на GPGPU. Основной результат этой статьи состоит в независимости вероятности появления каждого сходства от порядка появления обучающих примеров в выборке.
{"title":"Ещё один вероятностный алгоритм для вычисления сходств","authors":"Д. В. Виноградов, D. Vinogradov","doi":"10.36535/0548-0027-2019-09-2","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-09-2","url":null,"abstract":"Описан новый вероятностный алгоритм вычисления гипотез как результатов сходства между обучающими примерами для задачи машинного обучения, основанного на бинарной операции сходства. В отличие от ранее предложенных вероятностных алгоритмов порядок учета обучающих примеров является фиксированным для всех гипотез. Этот алгоритм полезен для реализации на GPGPU. Основной результат этой статьи состоит в независимости вероятности появления каждого сходства от порядка появления обучающих примеров в выборке.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"86735356","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-10-1
В.К. Финн, V. Finn
Рассматриваются логические средства обнаружения эмпирических закономерностей посредством ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований. Определяются генераторы гипотез о причинах и гипотез о предсказаниях, которые сохраняются в последовательностях расширяемых баз фактов.Рассматривается множество «историй возможных миров», где под «миром» понимаются расширяемые базы фактов. Это множество используется для определения эмпирических закономерностей - эмпирических законов, тенденций и слабых тенденций. Посредством эмпирических закономерностей определяются (эмпирические модальности необходимости (для эмпирических законов), возможности (для эмпирических тенденций) и слабой возможности (для слабых эмпирических тенденций). Предлагаются пропозициональные исчисления класса ERA - модальных логик с двумя эмпирическими модальностями необходимости и возможности такие, что они имитируют абдуктивный вывод посредством аксиом абдукции (□(p→q)&Tq)→□p), (◊(p→q)&Tq)→◊p), где □,◊,T - операторы необходимости, возможности и истинности («истинно, что …»).Приводится серия определений, относящихся к характеризации интеллектуального анализа данных посредством эвристик ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.
{"title":"Об эвристиках ДСМ-исследований (дополнения к статьям)","authors":"В.К. Финн, V. Finn","doi":"10.36535/0548-0027-2019-10-1","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-10-1","url":null,"abstract":"Рассматриваются логические средства обнаружения эмпирических закономерностей посредством ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований. Определяются генераторы гипотез о причинах и гипотез о предсказаниях, которые сохраняются в последовательностях расширяемых баз фактов.Рассматривается множество «историй возможных миров», где под «миром» понимаются расширяемые базы фактов. Это множество используется для определения эмпирических закономерностей - эмпирических законов, тенденций и слабых тенденций. Посредством эмпирических закономерностей определяются (эмпирические модальности необходимости (для эмпирических законов), возможности (для эмпирических тенденций) и слабой возможности (для слабых эмпирических тенденций). Предлагаются пропозициональные исчисления класса ERA - модальных логик с двумя эмпирическими модальностями необходимости и возможности такие, что они имитируют абдуктивный вывод посредством аксиом абдукции (□(p→q)&Tq)→□p), (◊(p→q)&Tq)→◊p), где □,◊,T - операторы необходимости, возможности и истинности («истинно, что …»).Приводится серия определений, относящихся к характеризации интеллектуального анализа данных посредством эвристик ДСМ-метода автоматизированной поддержки исследований.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"85248564","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-11-3
Наталия Александровна Жукова, N. A. Zhukova
Рассматриваются общая и частные задачи многоуровневого синтеза моделей объектов мониторинга, удовлетворяющих потребностям специалистов предметных областей в построении моделей при решении задач прогнозирования, управления и др. Общая задача формулируется как однокритериальная оптимизационная задача со многими ограничениями. Для оценки синтезируемых моделей предлагается система критериев и показателей эффективности синтеза. В рамках общей постановки задачи и в соответствии с построенной системой показателей формулируются частные задачи многоуровневого синтеза.
{"title":"Общая и частные задачи многоуровневого синтеза моделей объектов мониторинга","authors":"Наталия Александровна Жукова, N. A. Zhukova","doi":"10.36535/0548-0027-2019-11-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-11-3","url":null,"abstract":"Рассматриваются общая и частные задачи многоуровневого синтеза моделей объектов мониторинга, удовлетворяющих потребностям специалистов предметных областей в построении моделей при решении задач прогнозирования, управления и др. Общая задача формулируется как однокритериальная оптимизационная задача со многими ограничениями. Для оценки синтезируемых моделей предлагается система критериев и показателей эффективности синтеза. В рамках общей постановки задачи и в соответствии с построенной системой показателей формулируются частные задачи многоуровневого синтеза.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"77218574","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-09-4
Сергей Валерьевич Лесников, S. V. Lesnikov
Рассматриваются виды разметок текстовых корпусов русского языка для формализованной разметки цифрового корпуса академических толковых словарей русского языка в форме информационно-поискового гипертекстового сводного тезауруса. Цифровой корпус разрабатывается в виде гипертекстовой системы оцифрованных лексикографических материалов русского языка в нелинейной форме с учетом реляционных, иерархических и сетевых парадигматических связей посредством реализации синтагматических связей в интерактивном режиме на персональном компьютере. Это позволит на основе цифровых технологий посредством соответствующей классификации и систематизации, дигитализации и ретродигитизации словарей, справочников и энциклопедий русского языка структурировать, систематизировать и объединить лексикографические материалы в единый словарный свод (корпус, фонд, кортеж, множество, набор, собрание, совокупность, подборка, библиотека, ресурс), обеспечив тем самым их оперативный ввод в научный оборот с целью оптимизации научных исследований в современной лексикографии.
{"title":"Виды разметок текстовых корпусов русского языка","authors":"Сергей Валерьевич Лесников, S. V. Lesnikov","doi":"10.36535/0548-0027-2019-09-4","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-09-4","url":null,"abstract":"Рассматриваются виды разметок текстовых корпусов русского языка для формализованной разметки цифрового корпуса академических толковых словарей русского языка в форме информационно-поискового гипертекстового сводного тезауруса. Цифровой корпус разрабатывается в виде гипертекстовой системы оцифрованных лексикографических материалов русского языка в нелинейной форме с учетом реляционных, иерархических и сетевых парадигматических связей посредством реализации синтагматических связей в интерактивном режиме на персональном компьютере. Это позволит на основе цифровых технологий посредством соответствующей классификации и систематизации, дигитализации и ретродигитизации словарей, справочников и энциклопедий русского языка структурировать, систематизировать и объединить лексикографические материалы в единый словарный свод (корпус, фонд, кортеж, множество, набор, собрание, совокупность, подборка, библиотека, ресурс), обеспечив тем самым их оперативный ввод в научный оборот с целью оптимизации научных исследований в современной лексикографии.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"82454733","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-12-2
М.И. Забежайло, М.I. Zabezhailo, Ю. Ю. Трунин, Y. Y. Trunin
Обсуждается возможность расширения представлений об обоснованности врачебных решений диагностического характера, принимаемых в рамках так называемой доказательной медицины. Предложен подход, позволяющий строить в процессе интеллектуального анализа накапливаемых эмпирических данных специальные - характеризующие каузальность возникновения диагностируемого эффекта - логические условия (характеристические функции), которые принимают значение «истина» на всех случаях наличия целевого эффекта и значение «ложь» на всех случаях его отсутствия в обучающей выборке прецедентов. Для решения этой задачи на расширяющихся последовательностях обучающих выборок используются: а) формальное уточнение понятия сходства описаний прецедентов как бинарной алгебраической операции и b) математическая техника порождения эмпирических зависимостей в стиле ДСМ-метода автоматизированной поддержки научных исследований. Особенности и возможности развиваемого подхода детализированы на примере решения задачи анализа причин и прогнозирования псевдопрогрессии опухолей головного мозга.
{"title":"К проблеме доказательности медицинского диагноза: интеллектуальный анализ эмпирических данных o пациентах в выборках ограниченного размера","authors":"М.И. Забежайло, М.I. Zabezhailo, Ю. Ю. Трунин, Y. Y. Trunin","doi":"10.36535/0548-0027-2019-12-2","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-12-2","url":null,"abstract":"Обсуждается возможность расширения представлений об обоснованности врачебных решений диагностического характера, принимаемых в рамках так называемой доказательной медицины. Предложен подход, позволяющий строить в процессе интеллектуального анализа накапливаемых эмпирических данных специальные - характеризующие каузальность возникновения диагностируемого эффекта - логические условия (характеристические функции), которые принимают значение «истина» на всех случаях наличия целевого эффекта и значение «ложь» на всех случаях его отсутствия в обучающей выборке прецедентов. Для решения этой задачи на расширяющихся последовательностях обучающих выборок используются: а) формальное уточнение понятия сходства описаний прецедентов как бинарной алгебраической операции и b) математическая техника порождения эмпирических зависимостей в стиле ДСМ-метода автоматизированной поддержки научных исследований. Особенности и возможности развиваемого подхода детализированы на примере решения задачи анализа причин и прогнозирования псевдопрогрессии опухолей головного мозга.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"73259094","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-12-3
В Н Шведенко, V. N. Shvedenko, А.Е. Мозохин, A. E. Mozokhin
Умный дом рассматривается как полиструктурная система, в которой происходят информационные и энергетические взаимодействия между её компонентами. Представлен анализ компонентов полиструктуры умного дома и энерго-информационные процессы, такие как энергопотребление, управляемость, надежность, экономичность, позволяющие в комплексе осуществлять эффективное управление этой полиструктурой, и перспективные методы оценки её функционирования.
{"title":"Методические основы формирования информационного пространства и цифровых двойников объектов умного дома","authors":"В Н Шведенко, V. N. Shvedenko, А.Е. Мозохин, A. E. Mozokhin","doi":"10.36535/0548-0027-2019-12-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-12-3","url":null,"abstract":"Умный дом рассматривается как полиструктурная система, в которой происходят информационные и энергетические взаимодействия между её компонентами. Представлен анализ компонентов полиструктуры умного дома и энерго-информационные процессы, такие как энергопотребление, управляемость, надежность, экономичность, позволяющие в комплексе осуществлять эффективное управление этой полиструктурой, и перспективные методы оценки её функционирования.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"74173243","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-09-3
Юрий Моисеевич Брумштейн, Y.М. Brumshteyn, Н. В. Васильев, N. Vasiliev
Рассмотрена проблематика, связанная с информационным присутствием в Интернете академий наук (АН) ряда стран Западной Европы; охарактеризованы юридические статусы этих академий, особенности их административного, финансового и информационного взаимодействия с органами государственного управления, корпоративными структурами, национальными и международными научными организациями, отдельными исследователями. Проанализирован состав информации, размещенной на сайтах этих АН; особенности интерфейсов этих сайтов; номенклатура используемых языков; доступные для пользователей сервисы; поисковые системы сайтов; ключевые вебометрические показатели; средства рассылки бюллетеней. Сделаны выводы о роли изученных сайтов АН в обеспечении доступности и распространении научно-технической информации, в том числе журнальных статей; о формировании национальных и международного научного информационного пространства; о степени полезности сайтов этих АН для российских исследователей.
{"title":"Академии наук стран Западной Европы: анализ направлений деятельности, информационного наполнения сайтов и их вебометрических показателей","authors":"Юрий Моисеевич Брумштейн, Y.М. Brumshteyn, Н. В. Васильев, N. Vasiliev","doi":"10.36535/0548-0027-2019-09-3","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-09-3","url":null,"abstract":"Рассмотрена проблематика, связанная с информационным присутствием в Интернете академий наук (АН) ряда стран Западной Европы; охарактеризованы юридические статусы этих академий, особенности их административного, финансового и информационного взаимодействия с органами государственного управления, корпоративными структурами, национальными и международными научными организациями, отдельными исследователями. Проанализирован состав информации, размещенной на сайтах этих АН; особенности интерфейсов этих сайтов; номенклатура используемых языков; доступные для пользователей сервисы; поисковые системы сайтов; ключевые вебометрические показатели; средства рассылки бюллетеней. Сделаны выводы о роли изученных сайтов АН в обеспечении доступности и распространении научно-технической информации, в том числе журнальных статей; о формировании национальных и международного научного информационного пространства; о степени полезности сайтов этих АН для российских исследователей.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"88025643","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-01-01DOI: 10.36535/0548-0027-2019-11-5
Ю. В. Смирнов, Yu. V. Smirnov
Описывается структура и назначение классификатора программ для электронных вычислительных машин и баз данных, используемого для систематического поиска в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. При анализе поисковых возможностей этого ресурса выявлены основные достоинства и недостатки в его организации. Предлагается ряд решений для повышения релевантности и пертинентности систематического поиска.
{"title":"О классификаторе программ для электронных вычислительных машин и баз данных","authors":"Ю. В. Смирнов, Yu. V. Smirnov","doi":"10.36535/0548-0027-2019-11-5","DOIUrl":"https://doi.org/10.36535/0548-0027-2019-11-5","url":null,"abstract":"Описывается структура и назначение классификатора программ для электронных вычислительных машин и баз данных, используемого для систематического поиска в Едином реестре российских программ для электронных вычислительных машин и баз данных. При анализе поисковых возможностей этого ресурса выявлены основные достоинства и недостатки в его организации. Предлагается ряд решений для повышения релевантности и пертинентности систематического поиска.","PeriodicalId":24076,"journal":{"name":"Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы","volume":null,"pages":null},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-01-01","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"84184981","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：