Статті в журналах з теми "Метод кластеризації"
Щоб переглянути інші типи публікацій з цієї теми, перейдіть за посиланням: Метод кластеризації.
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-50 статей у журналах для дослідження на тему "Метод кластеризації".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте статті в журналах для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
1
Kobylin, O. A., S. O. Vyskrebentseva та R. V. Petrova. "ОБРОБКА ДАНИХ, ЩО МІСТЯТЬ ПРОПУСКИ В ЗАДАЧАХ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 57 (30 жовтня 2019): 45–50. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.5.045.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом досліджень є методи підготовки та обробки вхідних даних, що містять пропущені значення, для їх подальшого аналізу та кластеризації. Метою дослідження є розгляд існуючих методів позбавлення від пропусків у даних в задачах кластеризації та доцільність їх використання у реальних задачах. Завдання: аналіз переваг та недоліків кожного з методів, що направлені на відновлення даних, для визначення доцільності використання їх в задачах кластеризації та виділення оптимального методу, порівняльний аналіз методів, оцінка результативності за наслідками порівняння кластеризації відновлених даних з результатами кластеризації еталонних даних. Методи: FCM - для проведення безпосередньо кластеризації даних, метод видалення всіх рядків, що містять пропуски, заповнення пропусків вибірковими статистиками, заповнення пропусків з урахуванням структури зв’язків. Результати: ефективність застосування методів при підготовці даних для подальшої кластеризації залежить від кількості наявних пропусків в похідному наборі. Якщо таких рядків досить мало, то кожен, з розглянутих методів, може бути використаний і дати необхідні результати. Але, якщо рядків з пропусками досить багато, наприклад 30%, тоді найбільш прийнятними для використання можна назвати методи, що пов’язані з заміною значень, однак слід враховувати, що така заміна може призвести до спотворення даних, а з рештою і результатів. Висновки. Наукова новизна – дослідження проблеми кластеризації даних, що містять пропущені значення та розгляд методів, які дозволяють розв’язати цю задачу. Проведення експериментів та порівняння результатів кожного з методів, висновки про доцільність використання того чи іншого методу та побічні ефекти. Практична значущість роботи полягає у визначені можливості використання в реальних задачах, що зазвичай не є ідеальними і з великою ймовірністю міститимуть пропуски, методів обробки даних для використання їх в задачах кластеризації.
2
Ханін, O., В. Лотиш, Л. Гуменюк та П. Гуменюк. "Удосконалений метод χ 2-кластеризації та його застосування до аналізу аварійності на автомобільному транспорті." КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, № 36 (28 листопада 2019): 88–96. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2019-36-23.
Повний текст джерелаАнотація:
Існує чимало методів кластеризації даних, але вони мають ряд недоліків, зокрема, з одного боку, це – неоднозначність розбиття масиву даних на групи, а з іншого – неможливість оцінити ступінь однорідності об’єктів, що належать одному і тому ж кластеру. Мета цієї роботи - розробити метод кластерного аналізу багатовимірних даних різної природи, який забезпечить однозначність розбиття набору незалежних вибірок на кластери, що не перетинаються, так, щоб ймовірність помилкової кластеризації не перевищувала певного наперед заданого рівня. Метод кластеризації ґрунтується на використанні критерію узгодженості χ2 .
З іншої сторони, проблема аварійності на автомобільному транспорті є достатньо гострою у вітчизняних реаліях, оскільки рівень ДТП з потерпілими значно перевищує середній європейський. В той же час, кластеризація регіонів України за видами дорожньо-транспортних пригод з постраждалими, їх причинами та винуватцями дозволить зрозуміти спільні регіональні фактори, що впливають на рівень аварійності, визначити та впровадити кращі практики її запобігання. Саме тому представляється актуальним застосування запропонованого методу до аналізу аварійності на автомобільному транспорті в Україні.Розроблений метод реалізований програмно та застосований до порівняльного аналізу рівня аварійності на автомобільному транспорті по регіонах України.
3
Shakhovska, N. B., та N. I. Melnykova. "Нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів". Scientific Bulletin of UNFU 30, № 5 (3 листопада 2020): 76–83. http://dx.doi.org/10.36930/40300513.
Повний текст джерелаАнотація:
Наведено нові методи та рішення щодо побудови моделі поведінки користувачів, які дадуть змогу виявити закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу їхнього щоденного руху. Для цього попередньо проаналізовано низку методів і алгоритмів кластеризації даних і виокремлено особливості їхнього застосування. З'ясовано, що основними перевагами методів кластеризації даних на підставі їхньої щільності є можливість виявлення кластерів вільної форми різного розміру та стійкості до шуму та викидів. Однак до недоліків цих методів можна віднести високу чутливість до встановлення вхідних параметрів, не чіткий опис класів і непридатність для кластеризації даних великих розмірів. З'ясовано, що основною проблемою всіх алгоритмів кластеризації є їх масштабованість із збільшенням обсягу оброблених даних. Встановлено, що основними проблемами більшості з них є складність налаштування оптимальних вхідних параметрів (для алгоритмів щільності, сітки чи моделі), ідентифікація кластерів різної форми та щільності (алгоритми розподілу, алгоритми на підставі сітки), нечіткі критерії завершення (ієрархічний, розділовий та на підставі моделі). Оскільки процедура кластеризації є тільки одним із етапів оброблення даних системи загалом, обраний алгоритм повинен бути простим у використанні та простим для налаштування вхідних параметрів. Дослідження показують, що ієрархічні методи кластеризації містять ряд алгоритмів, придатних як для оброблення даних невеликого обсягу, так і для аналізу великих даних, що є актуальним у галузі соціальних мереж. На підставі виконаного аналізу даних, зібрано інформацію для заповнення розумного профілю користувача. Значну увагу приділено дослідженню асоціативних правил, на підставі чого запропоновано алгоритм для вилучення асоціативних правил, що дало змогу знаходити статистично значущі правила, а також шукати тільки залежності, визначені загальним набором вхідних даних, та має високу обчислювальну складність, якщо існує багато правил класифікації. Розроблено підхід, що орієнтований на створення та розуміння моделей поведінки користувачів, прогнозування майбутньої поведінки за допомогою створеного шаблону. Досліджено методи моделювання попереднього оброблення даних (кластеризація) та виявлено закономірності планування зустрічей друзів на підставі аналізу щоденного руху людей та їхніх друзів. Наведено методи створення та розуміння моделей поведінки користувачів, застосовано алгоритм k-means для групування користувачів, що дало змогу визначити, наскільки добре кожен об'єкт знаходиться у своєму кластері. Введено поняття правил асоціації, розроблено метод пошуку залежностей, оцінено точність моделі.
4
Бодянський, Є. В., А. Ю. Шафроненко та І. М. Климова. "Метод адаптивної достовірної нечіткої кластеризації даних на основі еволюційного алгоритму". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(68) (21 квітня 2021): 80–83. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2021.68.10.
Повний текст джерелаАнотація:
Методи обчислювального інтелекту широко використовуються для вирішення багатьох складних проблем, включаючи, звичайно, традиційні: видобуток даних та такі нові напрямки, як динамічний видобуток даних, видобуток потоків даних, видобуток великих даних, веб-видобуток, видобуток тексту, тощо. Одна з основних областей обчислювального інтелекту – це еволюційні алгоритми, які по суті представляють певні математичні моделі еволюції біологічних організмів. У роботі запропоновано адаптивний метод нечіткої кластеризації з використанням оптимізації еволюційних котячих зграй. Використовуючи запропонований підхід, можна вирішити завдання кластеризації в режимі он-лайн.
5
Bulba, S., V. Davydov та H. Kuchuk. "МЕТОД РОЗПОДІЛУ РЕСУРСІВ МІЖ КОМПОЗИТНИМИ ЗАСТОСУНКАМИ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 4, № 50 (12 вересня 2018): 99–104. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.4.099.
Повний текст джерелаАнотація:
Предмет розгляду – методи оптимального розподілу ресурсів. Метою статті є розробка методу розподілу ресурсів між композитними за стосунками, орієнтованому на динамічний вибір алгоритму оптимізації. методи, що використовуються, – жадібні та мурашині алгоритми, кластерізаційний підхід. Результати роботи. Розглянуто узагальнення існуючих евристик динамічного планування, які відносяться до класу жадібних алгоритмів та знаходять на кожному кроці локально оптимальне рішення. Проведено укрупнену класифікацію методів розподілу пакету композитних застосунків. Проаналізовано два типи кластеризації - вертикальну та горизонтальну. Розглянута можливість планування наборів композитних застосунків на базі кластерізаціонного підходу. Наведено спосіб розподілу наборів композитних за стосунків як з використанням мурашиного алгоритму, так і на базі кластерізаційного підходу з використанням мурашиного алгоритму. Проаналізовано переваги та недоліки кожного із розглянутих підходів, що дало змогу визначити межі застосування кожного із підходів. Висновки. Запропоновано чотири різних підходи до розподілу ресурсів між композитними за стосунками з використанням таких методів: жадібні алгоритми, мурашині алгоритми, вертикальна та горизонтальна кластерізація, сумісне використання мурашиного алгоритму та кластерізації. Розроблений метод дозволяє динамічно провести найкращий вибір. Подальші дослідження будуть направлені на розробку відповідного алгоритму.
6
Удовенко, С. Г., Д. В. Келембет та О. В. Тесленко. "Комбінований метод нечіткої кластеризації даних в системах технічної діагностики". Системи обробки інформації, № 1(160), (30 березня 2020): 7–17. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2020.160.01.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті наведено результати аналізу методів нечіткої кластеризації даних поточних спостережень в технічних системах. Запропоновано і протестовано комбінований підхід до нечіткої кластеризації даних з використанням комбінації алгоритму Густафсона-Кесселя, методу остовного лісу та фільтра Калмана, що може бути використаний в системах технічної діагностики (зокрема, діагностики стану основних параметрів технологічних процесів). Розглянуто можливість подальшого розширення функціональних можливостей наведеного комбінованого методу кластеризації з наданням йому адаптивних властивостей. Наведено результати тестування та визначено переваги запропонованого підходу.
7
Орленко, Н. С., К. М. Мажуга, М. Б. Душар та В. В. Маслечкін. "ПОРІВНЯЛЬНИЙ АНАЛІЗ ІЄРАРХІЧНИХ МЕТОДІВ КЛАСТЕРІЗАЦІЇ, ПРИДАТНИХ ДЛЯ ОБРОБЛЕННЯ ДАНИХ МОРФОЛОГІЧНИХ ОЗНАК СОРТІВ РОСЛИН". Вісник Полтавської державної аграрної академії, № 2 (28 червня 2019): 261–69. http://dx.doi.org/10.31210/visnyk2019.02.35.
Повний текст джерелаАнотація:
Незважаючи на те, що кластеризація є безконтрольною класифікацією багатовимірних даних увідповідні кластери, застосування кластерного аналізу під час дослідження морфологічних харак-теристик сортів рослин дозволяє зменшити розмірність вибірки даних, що сприяє більш точній іде-нтифікації нових сортів. Саме тому важливим питанням є порівняння результатів кластеризації іззастосуванням різних методів і метрик та виявлення найбільш придатних для аналізу морфологічниххарактеристик. Методи: аналітичний, математичний, статистичний, графічний. Під час виконан-ня досліджень використано широко відомий набір даних, що має назву Іриси Фішера. Результати.Досліджено вплив на результат кластерного аналізу різних ієрархічних агломеративних методівкласифікації (ближнього сусіда, дальнього сусіда, середнього зв'язку, середнього сусіда (центроїда)та метода Варда) із застосуванням евклідових та не евклідових метрик. Оцінено результати клас-терізації з використанням засобів описової статистики (методу перехресних таблиць). Встановле-но, що найбільш придатними для проведення кластеризації за морфологічними характеристикамидля наборів даних, які описуються метричними шкалами є методи: середнього зв'язку (між групами)із застосуванням кореляції Пірсона, середнього зв'язку (всередині групи) із застосуванням метрикКосінус та кореляції Пірсона, а також методу Варда із застосуванням метрики Косінус. Запропо-новано використовувати апарат частотної статистики (перехресні таблиці) для оцінювання якос-ті результатів класифікації. Висновки. Проведене тестування довело, що не існує жодного універса-льного алгоритму, який би ідеально розподілив набір Ірисів Фішера на кластери. Не зважаючи на те,що встановлено методи й метрики, які є найбільш вдалими для класифікації протестованого наборуданих, ці методи не можна рекомендувати для використання під час тестування морфологічних оз-нак усіх ботанічних таксонів. Кластеризацію сортів рослин потрібно проводити ітераційно, послі-довно застосовуючи найбільш поширені алгоритми кластеризації та ретельно оцінювати результа-ти кластеризації з метою вибору метода та метрики, які найбільш оптимально класифікують сор-ти рослин та дозволять правильно інтерпретувати результати класифікації. Результати такоїкластеризації рекомендовано оцінювати з використанням методу перехресних таблиць та обиратикращий за якістю кластерів.
8
Ланде, Д. В., Л. Страшной та І. В. Балагура. "Метод формування та кластеризації кореляційних мереж понять". Реєстрація, зберігання і обробка даних 23, № 2 (29 червня 2021): 27–36. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2021.23.2.239209.
Повний текст джерелаАнотація:
Для вирішення задачі формування та кластеризації понять запропоновано методику формування, кластеризації, ранжирування та подальшої візуалізації спрямованих кореляційних мереж, зв’язки яких визначаються на основі рядів динаміки, що відповідають цим поняттям. Як приклади розглянуто часові ряди динаміки вживання термінів, що формуються сервісом Google Books Ngram Viewer для формування кореляційної мережі наукових понять, і часові ряди динаміки захворюваності на коронавірус у різних країнах для формування та кластерізації мережі країн за ознакою подібності відповідних статистичних рядів. Наведена методика може застосовуватися з метою узагальнення множини сутностей без явно виражених зв’язків між ними на основі даних, отриманих в аналітичних системах різного призначення
9
Бойченко, О. С., та П. В. Поздняков. "Метод багатокритерійної кластеризації бездротової інформаційно-комунікаційної мережі". Системи обробки інформації, № 1(152) (27 березня 2018): 80–86. http://dx.doi.org/10.30748/soi.2018.152.12.
Повний текст джерела
10
Gorokhovatskyi, V., A. Vasylchenko, K. Manko та R. Ponomarenko. "ДОСЛІДЖЕННЯ МОДИФІКАЦІЙ МЕТОДУ ВСТАНОВЛЕННЯ РЕЛЕВАНТНОСТІ ЗОБРАЖЕНЬ ОБ’ЄКТІВ ЗА ОПИСАМИ У ВИГЛЯДІ МНОЖИНИ ДЕСКРИПТОРІВ КЛЮЧОВИХ ТОЧОК". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 5, № 51 (30 жовтня 2018): 74–78. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2018.5.074.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом досліджень статті є моделі для встановлення ступеня релевантності зображень у просторі дескрипторів ключових точок зображень для реалізації структурних методів розпізнавання зорових образів у системах комп’ютерного зору. Метою є проведення експериментального дослідження ефективних за параметром швидкодії модифікацій способів встановлення подібності описів у просторі дескрипторів ключових точок на підставі апарату аналізу бітових даних. Завдання: розроблення математичних та програмних моделей оброблення даних при обчисленні подібності структурних описів, вивчення властивостей та особливостей застосування цих моделей, оцінювання ефективності за результатами оброблення конкретних зображень. Застосовуваними методами є: детектор BRISK для формування дескрипторів ключових точок, інтелектуальний аналіз даних, метод кластеризації к-середніх, методи побітового оброблення та підрахунку частоти входження даних, теорія хешування бітових даних, програмне моделювання. Отримані такі результати. Методи класифікації зображень з використанням подібності описів у просторі дескрипторів ключових точок отримують подальший розвиток та застосування на підставі впровадження апарату аналізу бітових даних. Кластерне подання описів не тільки скорочує час оброблення, але й показує чутливість модифікації методу до незначних особливостей зображення і його можливість широкого застосування у системах комп’ютерного зору. Хешування опису без втрати даних суттєво прискорює (у експерименті у сотні разів) процес обчислення ступеня релевантності описів. Вибрана хеш-функція може впливати на результат і сприяти покращенню рівня розрізнення зображень. Побудова узагальненого опису у вигляді спільного дескриптора значно скорочує час обчислень, при цьому виникає потреба у попередньому обробленні опису з метою формування скороченого опису із списку значущих дескрипторів. Висновки. Наукова новизна дослідження полягає в удосконаленні методу структурного розпізнавання зображень на основі опису як множини дескрипторів ключових точок шляхом застосування апарату кластеризації, виявлення узагальнених властивостей та хешування даних для визначення модифікованих мір релевантності аналізованих та еталонних описів. Практична значущість роботи – досягнення суттєвого рівня підвищення швидкодії обчислення релевантності зображень, підтвердження результативності запропонованих модифікацій на прикладах зображень, отримання прикладних програмних моделей для дослідження та впровадження методів класифікації у системах комп’ютерного зору.
11
Mazur, Valentin Y., Oleh V. Borovyk та Roman V. Rachok. "МЕТОД КЛАСТЕРИЗАЦІЇ МАРШРУТІВ СУДЕН В СИСТЕМІ ВИСВІТЛЕННЯ НАДВОДНОЇ ОБСТАНОВКИ". Сучасні інформаційні технології у сфері безпеки та оборони 32, № 2 (1 серпня 2018): 87–92. http://dx.doi.org/10.33099/2311-7249/2018-32-2-87-92.
Повний текст джерела
12
Кременецький, Г. М. "Фроф-метод динамічної кластеризації спеціалізованих oбчислювальних мереж, що зростають". Журнал обчислювальної та прикладної математики. Серія "Прикладна математика", № 2 (101) (2010): 74–80.
Знайти повний текст джерела
13
Шумейко, О., та О. Давидчик. "ПОБУДОВА РЕЙТИНГУ РЕКЛАМНИХ АКЦІЙ". Математичне моделювання, № 2(45) (13 грудня 2021): 7–17. http://dx.doi.org/10.31319/2519-8106.2(45)2021.246864.
Повний текст джерелаАнотація:
Метою даного дослідження є вивчення завдання побудови рейтинга товарів та послуг на основі відгуків від клієнтів з подальшою кластеризацією та виявлення прихованих зв'язків між різними групами клієнтів. Методи дослідження ефективності реклами, що ґрунтуються на поведінковій функції клієнтів, проводилися досить давно. Традиційно, вони поділяються на методи колабораційної фільтрації та методи контентного аналізу. Наші дослідження лежать осторонь існуючих методів і засновані насамперед на зворотному зв'язку між споживачами товарів та послуг та виробниками.Пандемія коронавірусу призвела до суттєвої зміни відносин між клієнтами (споживачами послуг та товарів) та, відповідно, їх виробниками. У цих умовах велику роль набувають інтернет-реклама. Обмеження переміщення людей призводить до того, що зростає роль інтернету, як з погляду інформаційно-комутативних зв'язків, і з погляду продажу товарів та послуг. Розвиток інтернет-реклами набуває необхідності побудови рейтингу товарів та послуг на основі відгуків від клієнтів. Думка клієнтів стала, як ніколи, визначальною. Необхідність доставки клієнта в той сектор товарів та послуг, який йому цікавий, призводить до завдання виявлення прихованих зв'язків між товарами та послугами, який обирається тією чи іншою групою клієнтів. Були встановлені наступні факти: 1. Пряме використання β-розподілу для аналізу ефективності реклами не завжди є виправданим. У крайніх випадках вона призводить до викривлення результатів ефективності реклами.2. Завдання кластеризації результатів дослідження, заснованих на апроксимації β-розподілу нормальним розподілом, ефективне у разі хороших відгуків клієнтів і неефективне за наявності великої кількості негативних відгуків, що робить цей підхід некоректним. Виробники товарів та послуг отримують неправильну інформацію. Використання кластеризації на основі функції β-розподілу, заданих на тому самому проміжку, дозволяє обійти цю проблему. Застосування методу метричного шкалювання дозволяє провести ефективну кластеризацію інтернет-реклами на основі відгуків клієнтів.
14
Goncharenko, I. V. "A method of "sorting" clustering (DRSA) for the classification of plant communities." Reports of the National Academy of Sciences of Ukraine, no. 9 (September 20, 2015): 129–36. http://dx.doi.org/10.15407/dopovidi2015.09.129.
Повний текст джерела
15
Strela, Maxim. "Методика оцінювання технічного стану силових елементів літаків-винищувачів за межами призначених показників". Journal of Scientific Papers "Social development and Security" 11, № 4 (31 серпня 2021): 129–39. http://dx.doi.org/10.33445/sds.2021.11.4.11.
Повний текст джерелаАнотація:
Відповідно до Візії Повітряних Сил планується оновлення парку літальних апаратів на нові літаки, що знаходяться на озброєнні країн НАТО. Проте, в перехідний період переоснащення на нову техніку постає проблема підтримання справності старіючого парку літаків. Основна проблема в забезпеченні справності парку літаків Повітряних Сил – це значне вичерпання ресурсних показників через високу інтенсивність польотів. Мета статті полягає в оприлюдненні результатів досліджень щодо комплексу часткових методик оцінювання технічного стану силових елементів літаків-винищувачів, коли їх формальний ресурс вичерпаний. Ці часткові методики складають загальну методику оцінювання технічного стану силових елементів літаків-винищувачів за межами призначених показників. Використання загальної методики дозволить більш об’єктивно приймати рішення щодо продовження (збільшення) ресурсу силовим елементам літаків-винищувачів та визначати їх технічний стан із більшою точністю. Загальна методика використовує в розрахунках теорію імовірностей при обробці експлуатаційних даних, теорію механіки твердого тіла та метод кінцевих елементів при розрахунку напружено-деформованого стану, метод кластеризації та теорію розпізнавання образів при класифікації технічного стану. Незважаючи на використання такого різноманіття різних видів математичних розрахунків – методика є інтуїтивно зрозумілою і достатньо практичною.
16
Яцина, Олена. "АСОЦІАТИВНИЙ ЕКСПЕРИМЕНТ ЯК МЕТОД ДОСЛІДЖЕННЯ ПРАКТИК ШЛЮБНО-СІМЕЙНОГО ПАРТНЕРСТВА". Збірник наукових праць Національної академії Державної прикордонної служби України. Серія: психологічні науки 12, № 1 (9 лютого 2020): 354–67. http://dx.doi.org/10.32453/5.v12i1.156.
Повний текст джерелаАнотація:
нерство”. Виявлені семантичні поля досліджуваних категорій вказують на одновимірну модель семантичної організації, де одні і ті самі одиниці аналізу по-різному розподіляються на семантичному полі: те, що належить до ядра одної категорії, визначається на периферії іншого поля або взагалі не є представленим. Зазначені особливості розглядаються як ознаки послаблення шлюбності, що вказує на зменшення важелів супроводжуючих їх традицій, ритуалів, статусу як культурно-обумовлених предикторів смислів шлюбно-сімейних практик. Збільшення одиниць аналізу на периферії семантичного поля вказує на зв’язок асоціацій із тим, що має для опитуваних відчутний смисл у самовизначенні і самоздійсненні у стосунках, утворених не на імперативній нормі шлюбності, а на значимості взаємин як спільної цінності. Зазначене підтверджується багатоаспектністю смислотвірних концептів, представлених у змісті індивідуально-особистісних: любов, діти, щастя, секс, симпатія, рівність, узгодження, свобода та емоційно-чутливих предикторів смислів: довіра, підтримка, тепло, інтимність. За результатами кластерного аналізу “партнерство” за виявленими викидами в наборі асоціацій істотно вирізняється від шлюбу та сім’ї. Тематично поділені за змістом, асоціати вказують на індивідуально-особистісний (взаєморозуміння, довіра, рівність, узгодженість, свобода) та емоційно-чутливий смисл (любов, інтимність). Не виявлено асоціацій ані зі шлюбом, ані із дітонародженням.Методом кластеризації даних встановлено спільність смислотвірних концептів досліджуваних категорій. Результат розглядається як принцип творення практик шлюбно-сімейного партнерства, де сукупність уявлень пропонується позначити категорією “шлюбно-сімейне партнерство”. Констатується, що зазначена категорія є соціально-психологічним феномном, котрий вказує на неоднорідність соціальної реальності, яка вже не структурується тільки за нормами інституту сім’ї, шлюбу та батьківства як метанорми.
17
Pilkevich, I. A., O. S. Boychenko, and I. V. Humeniuk. "Method for the Synthesis of Wireless Information and Communication Network Based on Multi-Criteria Clustering." Èlektronnoe modelirovanie 41, no. 5 (October 1, 2019): 71–84. http://dx.doi.org/10.15407/emodel.41.05.071.
Повний текст джерела
18
Налобіна, О. О., Т. М. Головенко, М. В. Голотюк, П. Ружанські та О. В. Шовкомуд. "НАУКОВЕ ОБҐРУНТУВАННЯ РОЗПОДІЛУ ПОКАЗНИКІВ ЯКОСТІ СОЛОМИ ТА ТРЕСТИ ЛЬОНУ ОЛІЙНОГО НА КЛАСИ СОРТНОСТІ". СІЛЬСЬКОГОСПОДАРСЬКІ МАШИНИ, № 44 (7 червня 2020): 102–22. http://dx.doi.org/10.36910/agromash.vi44.303.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розроблено методологію розподілу показників якості соломи та трести льону олійного за класами (сортністю). Для виконання поставлених завдань використано метод багатомірного статистичного аналізу – кластерний аналіз. Результати здійсненої оцінки покладено в основу процедури оптимального розподілу зразків досліджуваної сировини на номери за показниками якості, одержаними експериментальним шляхом. Дослідження основних правил оцінювання рівня якості промислової продукції, а також принципи моделювання процесів та основ системного аналізу стали теоретичним підґрунтям для розроблення нової комплексної системи контролю якості соломи та трести льону олійного з науковим обґрунтуванням розподілу їхніх показників якості на номери. На основі кластеризації показників, вперше запропоновано визначати якість соломи та трести льону олійного за п’ятьма номерами: 5, 4, 3, 2, 1, що дозволяє прогнозувати доцільність їхньої промислової переробки та функціональне призначення отриманої продукції. Для п’яти номерів соломи встановлені граничні суми балів за трьома групами кольору, а для п’яти номерів трести – за трьома групами відокремлюваності. Результати досліджень покладено в основу розроблених нормативних документів для визначення якості соломи та трести льону олійного.
19
Ширази, Адель, Мансур Зиаии, Ардешир Хезархани, Тимофей Васильевич Тимкин та Валерий Гаврилович Ворошилов. "ИССЛЕДОВАНИЕ ГЕОХИМИЧЕСКОГО ПОВЕДЕНИЯ ТИТАНА И ЦИНКА НА ОСНОВЕ МЕТОДА K-СРЕДНИХ И ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НОВЫХ ПЛОЩАДЕЙ, РЕГИОН КИВИ, ИРАН". Izvestiya Tomskogo Politekhnicheskogo Universiteta Inziniring Georesursov 332, № 3 (27 березня 2021): 113–25. http://dx.doi.org/10.18799/24131830/2021/3/3106.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальность. Это первые геохимические исследования в горнорудном районе Киви. Они необходимы в виду возможного наличия в районе перспективных месторождений титана и цинка. Сложность геологического строения определяет необходимость применения нетрадиционных методов исследования и прогнозирования – искусственных нейронных сетей и методов кластеризации – для оценки поведения химических элементов. Цель заключается в определении геохимического поведения Ti и Zn для прогнозирования новых рудоносных площадей и перспективных участков. Объект: район Киви в провинции Ардебиль, Иран (Иранский Азербайджан), геохимическая карта масштаба 1:100000. Методы. Исходными данными послужили отобранные пробы из донных отложений района Киви, которые были проанализированы методом ICP-MS. Интерпретация геохимических данных проводилась с использованием одномерных и многомерных статистических методов, включая кластеризацию методом K-средних. Содержания Ti также были предсказаны с использованием искусственных нейронных сетей. Результаты. Согласно результатам, полученным в процессе обработки геохимических данных, было составлено уравнение регрессии, которое представляет собой функцию для оценки содержания титана на основе трех параметров: содержания цинка, длины и ширины точек отбора проб, коэффициента корреляции. Согласно результатам исследования, были предсказаны концентрации Ti; коэффициент корреляции между исходными и предсказанными значениями составил 0,51. Метод искусственных нейронных сетей дает более точные данные, чем кластеризация методом К-средних. Были построены схематические карты исходных и предсказанных содержаний Ti. Результаты исследования можно использовать в процессе проведения геологоразведочных работ для прогнозирования и выявления новых перспективных площадей.
20
Гичиев, Набиюла Сапиюлаевич. "КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ В ЭКОНОМИКЕ: теоретический аспект". Региональные проблемы преобразования экономики, № 8 (29 грудня 2020): 176. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2020-8-176-186.
Повний текст джерелаАнотація:
Цель работы. Представить критический обзор научной литературы по кластерному анализу, выявить предпочтительность и недостатки различных методов оценкии алгоритмов кластеризации для повышения эффективности управления устойчивым социально-экономическим развитием региона. Методы исследования. В работе представлены общая процедура и этапы кластерного анализа, алгоритмы кластеризации, иерархическая кластеризация, кластеризация взвешенных K-средних, алгоритм Ллойда. Результаты. В статье рассматриваются актуальные проблемы генезиса методов кластерного анализа, позволяющего обосновать необходимость формирования и развития территориальных кластеров – востребованного сегодня метода обеспечения устойчивого регионального развития. Обзор представленной научной литературы выявил сильные и слабые стороны алгоритмов кластеризации, иерархического и других методов кластерного анализа, повышающих уровень качества и достоверности статистической информации при оценке и анализе эффективности государственного управления устойчивостью социально-экономических явлений и процессов, происходящих в российских регионах. Рассмотренные подходы к развитию методов кластеризации позволяют решить проблему возникновения кластера, зарождения отраслевых агломераций и объяснить процесс превращения в «критическую массу» предприятий, компаний и учреждений, необходимый для функционирования кластера. Область применения результатов. Разнообразие методов кластерного анализа свидетельствует об отсутствии единственно верного подхода к их практической операционализации. Полученные результаты компаративной оценки методов кластерного анализа следует учитывать при разработке программ и стратегий регионального развития. Отдельные положения кластерного анализа экономических процессов могут быть востребованы со стороны органов исполнительной власти региона при формировании разрабатываемой «Стратегии социально-экономического развития Республики Дагестан до 2035 г.». Выводы. Кластерный анализ является универсальным инструментом моделирования направлений социально-экономического развития. Результаты кластерного анализа представляются в наглядной форме, облегчающей принятие решений по определению оптимального числа факторов и взаимосвязи различных кластеров.
21
Моисеева, Татьяна Александровна, та Татьяна Михайловна Леденева. "Сравнительный анализ процедур кластеризации для обнаружения аномалий показателей, характеризующих функционирование контактной сети железных дорог". Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, № 2 (15 червня 2020): 115–26. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2020.2/2921.
Повний текст джерелаАнотація:
В данной статье рассматривается актуальная задача обнаружения аномалий в работе оборудования и её решение методами кластеризации на примере анализа работы оборудования в железнодорожной области. Приводится описание различных стратегий обслуживания и выделяется проактивная стратегия обслуживания в качестве наиболее перспективной. Рассматриваются основные компоненты и задачи системы проактивной стратегии обслуживания в применении к железнодорожному сектору. Подробно рассматривается модуль диагностики и ставится задача обнаружения аномалий на примере значений выборки электрических параметров, характеризующих функционирование контактной сети. Предполагается, что исходными данными для задачи обнаружения аномалий являются временные ряды значений электрических сигналов. Для предварительной обработки данных выбраны методы спектрального анализа: оценка спектральной плотности мощности, и используется метрика, основанная на периодограмме. Для обработки данных используется метод временного окна. Производится сравнение работы метода опорных векторов и метода кластеризации К-средних на тестовых данных и оценивается доля правильных ответов. Были подобраны оптимальные параметры процедур.
22
Зуенко, Александр Анатольевич, Ольга Владимировна Фридман та Ольга Геннадьевна Журавлева. "Применение методов ограниченной кластеризации для исследования техногенной сейсмичности". Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, № 3 (10 липня 2019): 29–41. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2019.3/1303.
Повний текст джерелаАнотація:
Целью работы является оценка применимости методов ограниченной кластеризации для исследования техногенной сейсмичности. В работе предлагается оригинальный метод ограниченной кластеризации, который в качестве базовой использует схему иерархической кластеризации (новые кластеры создаются путем объединения более мелких кластеров). В качестве меры различия используется расстояние между центроидами кластеров. Новизна метода заключается в возможности учитывать пользовательские ограничения на то, какие объекты обязательно должны попадать в один кластер, а какие не должны. Другими словами, в рамках предлагаемого подхода при отнесении объектов к одному или различным кластерам анализируются не только расстояния между объектами, но и значения их признаков. Предлагаемый метод позволяет останавливать процедуру кластеризации при нарушении пользовательских ограничений. Проведенные исследования являются первоначальной попыткой оценить применимость методов ограниченной кластеризации для исследования техногенной сейсмичности и показать принципиальную возможность оценки с их помощью степени влияния горно-геологических факторов на сейсмоактивность участков массива горных пород. Исследованы различные комбинации стационарных и условно-стационарных влияющих факторов. Полученные результаты кластеризации можно использовать для предварительного выделения зон с различной сейсмоактивностью. Дальнейшее исследование должно производиться с учетом не только количества сейсмособытий, но и их энергии, расстояния между ними и др. Применение методов ограниченной кластеризации позволяет ускорить процесс вычислений за счет уменьшения количества альтернатив на каждом шаге кластеризации. Гарантированное выполнение пользовательских ограничений в рамках предлагаемого метода повышает доверие у экспертов предметной области к процедурам кластеризации. Полученные в ходе исследований результаты позволяют судить о перспективности дальнейшего развития методов ограниченной кластеризации для задач исследования техногенной сейсмичности.
23
Хлыбов, А. А., Ю. Г. Кабалдин, М. С. Аносов, Д. А. Шатагин та Д. А. Рябов. "Оценка поврежденности металла с использованием неразрушающего контроля и подходов искусственного интеллекта". ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ НАУКИ И ОБРАЗОВАНИЯ 76, № 1 (серпень 2021): 122–25. http://dx.doi.org/10.18411/lj-08-2021-27.
Повний текст джерелаАнотація:
В статье представлены исследования направленные на разработку нового метода неразрушающего контроля с использованием нейронных сетей и данных неразрушающего контроля. Была проведена процедура классификации и кластеризации импульсов сигналов ультразвука (УЗ) и акустической эмиссии (АЭ). Классификация и кластеризация сигналов производилась на статистических данных, полученных в ходе экспериментальных исследований стали разных марок. По разработанным нейронным сетям проводилась оценка поврежденности материала изделия на основе данных АЭ и УЗ контроля в процессе испытаний.
24
Островська, Катерина, Іван Стовпченко та Владислав Аніщенко. "ДОСЛІДЖЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ РОЗПОДІЛЕНИХ АЛГОРИТМІВ МАШИННОГО НАВЧАННЯ". System technologies 1, № 132 (1 березня 2021): 145–58. http://dx.doi.org/10.34185/1562-9945-1-132-2021-14.
Повний текст джерелаАнотація:
Робота присвячена дослідженню ефективності розподілених алгоритмів машинного навчання реалізованих в проекті Apache Mahout.В результаті роботи був проведений аналіз ефективності алгоритмів машинного на-вчання за допомогою методу кластеризації к-середніх (k-Means) і методу нечіткої кластеризації к-середніх (fuzzy k-Means / c-Means), реалізованих в проекті Apache Mahout.Отримано результати тестування обох методів кластеризації на однакових наборах даних. Розглянуто точність кластеризації кожного методу, а також побудовані порівняльні діаграми результатів досліджуваних методів.
25
Meleshko, Ye. "МЕТОДИ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ ГРАФІВ СОЦІАЛЬНИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ПОБУДОВИ РЕКОМЕНДАЦІЙНИХ СИСТЕМ". Системи управління, навігації та зв’язку. Збірник наукових праць 2, № 54 (11 квітня 2019): 129–34. http://dx.doi.org/10.26906/sunz.2019.2.129.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом вивчення у статті є процес кластеризації графів соціальних мереж. Метою є виявлення методів кластеризації графів соціальних мереж, які можна використати для побудови рекомендаційних систем для соціальних медіа. Завдання: провести дослідження існуючих методів кластеризації графів соціальних мереж та дослідити можливість і доцільність їх використання у рекомендаційних системах. Отримані такі результати: Проведено дослідження існуючих методів кластеризації графів соціальних мереж двох типів, для одержання кластерів, що не перетинаються, та для одержання кластерів, які можуть перетинатися. Досліджено можливість використання розглянутих методів для побудови рекомендаційних систем соціальних медіа. Досліджено можливості графової СУБД Neo4j по реалізації алгоритмів кластеризації графів. Висновки. Було проведено дослідження різних методів клаcтеризації графів соціальних мереж. Розглянуто методи засновані на оптимізації модулярності графу, на розмітці графу та на методах випадкових блукань, також розглянута окрема група методів, що розбиває граф на кластери, які можуть перетинатися. Досліджено можливість та доцільність використання методів кластеризації графів для побудови рекомендаційних систем. Досліджено можливості графової системи управління базами даних Neo4j для реалізації методів кластеризації графів. Встановлено, що Neo4j надає широкі можливості реалізації розглянутих методів. Для виділення кластерів СУБД Neo4j пропонує декілька реалізованих у її бібліотеці Graph algorithms алгоритмів, а саме Louvain, Label Propagation та Triangle Counting. Проведено тестування функцій бібліотеки Graph algorithms, що реалізують алгоритми Louvain, Label Propagation та Triangle Counting у Neo4j. Інші алгоритми кластеризації графів треба, при необхідності, реалізовувати самостійно, але СУБД Neo4j надає багато зручних інструментів для роботи з даними, які можна використати для реалізації різних алгоритмів кластеризації графів меншими зусиллями, ніж без використання Neo4j.
26
Головастова, Элеонора Александровна, та Дмитрий Николаевич Красотин. "Кластеризация текстовой выборки, параметризованной ключевыми словами своих элементов". Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, № 3 (30 вересня 2020): 108–19. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2020.3/3045.
Повний текст джерелаАнотація:
В данной работе рассмотрено решение задачи кластеризации больших объемов текстовых выборок фиксированной длины с помощью компьютерных средств обработки информации. Автоматическое разделение на группы близких по смыслу текстов является одной из важнейших задач анализа данных, так как имеет очень широкую область применения. Основное внимание в статье уделено скорости выполнения алгоритма. Для этого используется способ представления выборки, использующий в качестве набора признаков документов их ключевые слова, которые есть наиболее важные слова в тексте, набор которых может дать для читателя достаточно полное представление о его содержании. Ключевые слова определяются с помощью предварительно вычисленных значений статистической меры tf-idf, характеризующей важность каждого слова текста именно для рассматриваемого текста. Следующим этапом является непосредственно кластеризация корпуса документов. В данной работе используется модификация метода Dbscan, который является плотностным алгоритм пространственной кластеризации с присутствием шума, но здесь он интерпретируется как разновидность обхода в ширину с некоторыми ограничениями графа выборки документов. Поэтому в данной работе после определения ключевых слов элементов выборки строится инвертированный индекс для словаря корпуса текстов. Далее с помощью найденного инвертированного индекса определяется объект связей документов корпуса, который впоследствии передаётся в качестве аргумента в алгоритм Dbscan. Подобный подход к реализации поставленной задачи выбран из-за предположения о его быстродействии. Для проверки этого предположения проводится замер времени выполнения ключевых операций, значения которого приводятся в качестве иллюстрации результата тестирования предложенного метода кластеризации.
27
Шеленко, Д. І., І. Ф. Баланюк, М. М. Мацола, Л. С. Сас та Д. В. Неміш. "СИСТЕМА ОРГАНІЗАЦІЇ УПРАВЛІННЯ КЛАСТЕРНОЮ МОДЕЛЛЮ РОЗВИТКУ БІОЕНЕРГЕТИЧНОГО РИНКУ". Actual problems of regional economy development 2, № 16 (25 листопада 2020): 139–46. http://dx.doi.org/10.15330/apred.2.16.139-146.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття спрямована на дослідження особливостей формування кластерної моделі розвитку біоенергетичного ринку. Доведено доцільність поглиблення кластеризації на різних рівнях управління в Україні. Визначено, що найбільш доцільним напрямком вирішення проблеми кластерної моделі розвитку біоенергетичного ринку стають пошук і використання відновлюваних джерел енергії. Наголошено на важливості кластеризації для підтримки організаційних елементів управління процесами виробництва та використання альтернативних відновлюваних видів палива, що стане передумовою збільшення обсягів виробництва біомаси сільськогосподарського походження.Запропоновано структурну побудову організації управління кластерною моделлю розвитку біоенергетичного ринку.
Метою статті є дослідження організації управління кластерною моделлю розвитку біоенергетичного ринку. В процесі досліджень використано методи наукової абстракції – для виокремлення передумов пожвавлення ринкової діяльності кластерів на біоенергетичному ринку України та системно-синергетичний підхід – з метою дослідження біокластерів.
Обґрунтована доцільність врахування двох груп факторів ендогенного та екзогенного генезису для досягнення очікуваних проміжних і кінцевих результатів кластерної моделі розвитку біоенергетичного ринку.
Доведено, що створення спеціалізованих кластерів повинно базуватися на усвідомленні та формуванні не лише індивідуальної, а й загальної відповідальності за результативність відповідного напряму роботи. Винятково важливим є те, що глибоке усвідомлення необхідності кластеризації, поступово проявляється у формуванні сприятливого середовища для її формування і розвитку. Встановлено, що визначальним етапом розвитку кластерної моделі біоенергетичного ринку є дослідження реального стану осередку, в якому функціонує система.
28
Байков, И. И., Е. А. Семерова та А. И. Курмуков. "Метод ансамблирования алгоритмов кластеризации для решения задачи совместной кластеризации". Сенсорные системы 35, № 1 (2021): 43–49. http://dx.doi.org/10.31857/s0235009221010029.
Повний текст джерела
29
Демченко, Мария Владиславовна, Ирина Леонидовна Каширина та Мария Андреевна Фирюлина. "Кластеризация состояний пациентов для модели назначения схем лечения атеросклероза". Вестник ВГУ. Серия: Системный анализ и информационные технологии, № 2 (16 серпня 2021): 126–37. http://dx.doi.org/10.17308/sait.2021.2/3509.
Повний текст джерелаАнотація:
В статье предлагается подход к реализации начального этапа решения задачи поиска и назначения оптимальных стратегий лечения пациентов с помощью моделей обучения с подкреплением, состоящего в выделении основных групп состояний пациентов с диагностированным атеросклерозом с использованием кластерного анализа. В качестве исходного набора данных была использована выборка MIMIC-III, содержащая значения клинических, лабораторных, гемодинамических и др. показателей пациентов. Основным методом кластерного анализа в данной работе был выбран метод k-medoids, при этом качество кластеризации оценивалось с помощью силуэтного анализа. Предварительным этапом кластеризации являлось понижение размерности с помощью метода главных компонент (PCA), а визуализация результатов производилась с помощью метода t-SNE. При этом важным этапом данного исследования являлось вычисление оценки тяжести состояния пациента для каждого из выявленных кластеров состояний. Полученные оценки используются для вычисления вознаграждений в модели назначения оптимальных схем лечения с помощью методов обучения с подкреплением, при этом набор полученных кластеров определяет набор состояний окружения. Таким образом, результаты кластеризации позволяют выявить основные закономерности в исходном наборе данных, а также позволяют сформировать основные составляющие модели обучения с подкреплением для назначения оптимальных схем лечения атеросклероза.
30
Васильева, Ирина Карловна, та Анатолий Владиславович Попов. "МЕТОД АВТОМАТИЧЕСКОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДАННЫХ ДИСТАНЦИОННОГО ЗОНДИРОВАНИЯ". Aerospace technic and technology, № 3 (15 липня 2019): 64–75. http://dx.doi.org/10.32620/aktt.2019.3.08.
Повний текст джерелаАнотація:
The subject matter of the article is the methods of automatic clustering of remote sensing data under conditions of a priori uncertainty regarding the number of observed object classes and the statistical characteristics of the signatures of classes. The aim is to develop a method for approximating multimodal empirical distributions of observational data to construct decision rules for pixel-by-pixel statistical classification procedures, as well as to investigate the effectiveness of this method for automatically classifying objects on synthesized and real images. The tasks to be solved are: to develop and implement a procedure for splitting a mixture of basic distributions, while ensuring the following requirements: the absence of a preliminary data analysis stage in order to select optimal initial approximations; a good convergence of the method and the ability to automatically refine the list of classes by combining indistinguishable or poorly distinguishable components of the mixture into a single cluster; to synthesize test images with a specified number of objects and known data distributions for each object; to evaluate the effectiveness of the developed method for automatic classification by the criterion of the probability of correct recognition; to evaluate the results of automatic clustering of real images. The methods used are methods of stochastic simulation, methods of approximation of empirical distributions, statistical methods of recognition, methods of probability theory and mathematical statistics. The following results have been obtained. A method for automatic splitting of a mixture of Gaussian distributions to construct decision thresholds according to the maximal a posteriori probability criterion was proposed. The results of the automatic forming the list of classes and their probabilistic descriptions, as well as the results of the clustering both test images and satellite ones are given. It is shown that the developed method is quite effective and can be used to determine the number of objects’ classes as well as their stochastic characteristics’ mathematical description for pattern recognition tasks and cluster analysis. Conclusions. The scientific novelty of the results obtained is that the proposed approach makes it possible directly during the “unsupervised” training procedure to evaluate the distinguishability of classes and exclude indistinguishable objects from the list of classes.
31
Андреева, Елена Петровна, Алексей Николаевич Прошин, Игорь Викторович Серков, Людмила Николаевна Петрова та Сергей Олегович Бачурин. "Использование молекулярных топологических дескрипторов для кластеризации базы данных производных изотиомочевины в рамках изучения зависимости структура — активность". Химико-фармацевтический журнал 51, № 4 (21 квітня 2017): 20–29. http://dx.doi.org/10.30906/0023-1134-2017-51-4-20-29.
Повний текст джерелаАнотація:
Произведена успешная кластеризация базы данных производных S,N,N,N’-тетразамещенных изотиомочевин, обладающими нейропротекторными свойствами, с целью изучения количественной связи структура — активность. Кластеризация методом к-средних проводилась в факторном пространстве топологических дескрипторов с последующим объединением выделенных кластеров на основе анализа внутри- и межкластерных расстояний. Первоначальное число кластеров в методе к-средних определялось, исходя из количества итераций, за которое было получено решение. Для оценки однородности базы данных и выделенных кластеров использовался коэффициент разнообразия. Графическое представление соединений, входящих в базу данных, в виде точек факторного пространства позволяет сделать вывод об успешности данного метода.
32
Игнатьев, В. В., Ignatyev V.V., В. В. Соловьев та Solovev V.V. "Метод синтеза нечетких регуляторов на основе кластеризации". Международный журнал "Программные продукты и системы" 16 (30 листопада 2021): 597–607. http://dx.doi.org/10.15827/0236-235x.136.597-607.
Повний текст джерела
33
Рябчикова, Надежда Николаевна. "Концептуальный подход к развитию региональных агропромышленных кластеров". Russian Journal of Entrepreneurship 20, № 1 (31 січня 2019): 253. http://dx.doi.org/10.18334/rp.20.1.39755.
Повний текст джерелаАнотація:
Статья посвящена разработке концептуального подхода к развитию агропромышленных кластеров с учетом ноосферных принципов развития. В исследовании применены монографический метод, методы обобщения и системного анализа. В рамках статьи охарактеризованы стадии формирования социального капитала, как необходимого условия для формирующихся кластеров в агропромышленном комплексе (АПК), а также показана основная роль доверия в его становлении. Проведенный анализ использования концепта «ноосферная парадигма устойчивого развития» позволил разработать ноосферную модель развития агропромышленных кластеров и обозначить ряд ее ключевых принципов. Сделан вывод о том, что необходимо развивать концептуальные площадки ноосферного развития кластеризации в АПК регионов, поскольку кластеры выступают качественной основой развития и обеспечения продовольственной безопасности, являющейся важным государственным приоритетом.
34
Романец, Ирина Игоревна. "РЕГИОНАЛЬНАЯ КЛАСТЕРИЗАЦИЯ: ПРЕИМУЩЕСТВА ПОДХОДА В ИННОВАЦИОННОМ РАЗВИТИИ". Региональные проблемы преобразования экономики, № 11 (23 серпня 2021): 74–78. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2020-11-74-78.
Повний текст джерелаАнотація:
Цель работы. В статье в качестве усовершенствованного методического подхода анализа территориальных образований предложен кластерный анализ и кластерный скрининг, т. к. в современных условиях трансформации экономики особо актуальной стоит задача адаптивного инструментального метода диагностики региональной экономики. Метод и методология проведения работы. Проведен кластерный анализ региона (на примере Краснодарского края) с обработкой информации в программе Statistica. Ряд применяемых методов и приемов базируется на логических выводах. Для подтверждения доказательности концептуальных предложений и прикладных результатов исследованы труды отечественных и зарубежных авторов в области кластеризации социально-экономических, инновационных систем, фундаментальных основ повышения инвестиционной привлекательности территорий, а также возможности эволюционного и междисциплинарного подходов. Результаты. В результате анализа выделились 4 кластера региона, для которых характерны высокая степень самостоятельности, самоорганизации, повышенная инновационная активность, новаторство, усиление связей, быстрая реакция на меняющуюся рыночную конъюнктуру. Область применения результатов. Полученные результаты и систематизированные данные могут служить материалом для дальнейших научных исследований региональной экономики с применением инструментальных методов изучения кластеров и их роли в инновационном развитии региона. Результаты проведенного исследования могут быть положены в основу формирования стратегий социально-экономического развития региональных систем и муниципальных образований. Выводы. Сделан вывод, что кластерная активация обеспечит заметный рост конкурентоспособности экономики и социальной сферы региона, значительно способствуя развитию новой «умной экономики», превращению инноваций в ведущий фактор экономического роста.
35
Kovivchak, Ja, V. Dubuk та R. Mishak. "Розробка програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації." COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, № 46 (30 березня 2022): 17–23. http://dx.doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2022-46-03.
Повний текст джерелаАнотація:
Стаття присвячена розробці програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації. Приведено загальну класифікацію методів стиснення растрових зображень. Висвітлено основні методи кластеризації даних і їх застосування для зменшення об’єму даних. Проведено аналіз існуючих програмних рішень для стиснення зображень. Розглянуто алгоритм K-Means в задачах стиснення зображення. Побудовано концептуальну модель системи. Розроблено блок-схему алгоритму роботи програмного засобу для стиснення зображень на основі кластеризації. Приведено діаграму прецедентів і діаграму діяльності програмного засобу. Розглянуто діаграму компонентів засобу. Розроблено інтерфейс користувача програмного засобу.
36
Кисляков, Алексей Николаевич. "ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПОТРЕБИТЕЛЬСКОГО СПРОСА В УСЛОВИЯХ ИНФОРМАЦИОННОЙ АСИММЕТРИИ". Современная экономика: проблемы и решения 10 (20 листопада 2019): 8–17. http://dx.doi.org/10.17308/meps.2019.10/2221.
Повний текст джерелаАнотація:
Цель: работа направлена на решение актуальной проблемы сегментации клиентской базы, выявление намерений потребителей и исследование потребительского спроса на выбранные категории товаров и услуг в течение определенного периода времени с целью оптимизации плана продаж. Обсуждение: предлагаемый в работе метод основан на применении алгоритма кластеризации на основе метода k-средних относительно динамических признаков клиентов о совершенных ими покупках, когда нет необходимости вести персонифицированный учет клиентов. Реализация алгоритма k-средних и его модификаций является достаточно простой и гибкой, показана в работе с использованием инструментария электронных таблиц. Результаты: рассмотрены вопросы выбора количества кластеров, мер близости объектов для их разделения между кластерами, а также вопросы интерпретации результатов кластеризации и дальнейшего анализа и применения полученного разбиения. Реализованная методика позволяет, располагая данным о портрете целевой аудитории, обращаться к различным сегментам клиентской базы с определёнными предложениями, тем самым увеличивая лояльность клиентов. С помощью описанных методов и подходов возможно эффективно исследовать модели потребительского спроса на отдельные наборы товаров в зависимости от намерений различных групп покупателей.
37
Киселёв, Дмитрий Николаевич. "К ВОПРОСУ ОБ ОСОБЕННОСТЯХ, ЭФФЕКТИВНОСТИ И НАПРАВЛЕНИЯХ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЭКОНОМИКИ РФ". Региональные проблемы преобразования экономики, № 10 (26 січня 2019): 90. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2018-10-90-98.
Повний текст джерелаАнотація:
Цель работы. Целью работы является исследование особенностей кластерного развития экономики РФ и ее территорий. Метод или методология проведения работы. Исследование проводится на общенаучной методологии системного анализа. Основой данной работы являются статистические данные государственных органов федерального и регионального уровней, а также данные национальной кластерной обсерватории. Результаты: в статье представлен отечественный опыт кластеризации экономики. Продемонстрировано, что инновационно-территориальные кластеры РФ обладают мощной инвестиционной привлекательностью не только для государственных структур, но и для представителей частного бизнеса, в число которых входят крупнейшие зарубежные компании. Обоснована идея о том, что необходима государственная поддержка для зарождения и дальнейшего развития кластеров на территории РФ. Выявлены и структурированы основные эффекты процесса кластеризации на основе анализа экономических показателей деятельности кластеров. Определены основные виды сценариев, влияющих на кластеризацию и сетизацию социально-экономического пространства. Выявлены специфические особенности развития экономики РФ и ее территорий, оказывающие влияние на функционирование кластеров, на основе чего автором предложены рекомендации по реализации кластерной политики в регионах. Область применения результатов. Результаты проведенного исследования могут быть использованы региональными органами исполнительной власти при реализации кластерной политики в регионах. Выводы. По нашему мнению, успех развития существующих и формирования новых кластеров в регионах зависит от действий региональных властей. Их основной задачей является разработка и имплементация комплекса мер, направленных на эффективную реализацию кластерной политики в регионах. Успешно функционирующие кластеры позволят решить стратегические задачи развития экономики регионов и добиться повышения конкурентоспособности в долгосрочной перспективе, что приведет к росту основных социально-экономических показателей в регионе их базирования.
38
Zimareva, Olga Leonidovna, Mariia Aleksandrovna Velichko та Maria Valerievna Artamonova. "КЛАСТЕРИЗАЦИЯ СЕМАНТИКИ ПОЛИМЕМАНТОВ КАК СПОСОБ РАЗВИТИЯ ОБРАЗНОГО МЫШЛЕНИЯ". Sovremennye issledovaniya sotsialnykh problem 12, № 6 (1 грудня 2020): 85. http://dx.doi.org/10.12731/2077-1770-2020-6-85-106.
Повний текст джерелаАнотація:
Предметом исследования данной статьи является семантическая организация полисемантов в ментальном лексиконе. В статье рассматривается тема кластеризации семантики многозначных слов. Цель исследования заключается в представлении связи между изучением семантической сети и развитием образного мышления, способствующего совершенствованию языкового навыка. Для работы с лексемами использованы компонентный анализ, кластерный метод организации семантического знания, графо-семантическое моделирование семантики слова для визуализации эпидигматических связей; для развития образного мышления применены объяснительно-иллюстративные методы с целью усвоения и закрепления формирующихся знаний.Результатом исследования послужили следующие выводы: следствием изучения и анализа способов группировки признаков и семантических связей значений полисеманта становится понимание принципов их формирования, что способствует развитию языковой способности; при работе с испытуемыми было показано, что работа с графо-семантическими моделями позволяет структурировать семантические знания и развивает потенциал дальнейшего использования, трактовки и прогнозирования переносных значений; экспериментально был показан прирост семантической сети за счет анализа семантической структуры. Таким образом, значение представляет собой совокупность групп признаков, связанных между собой на основе общей составляющей. Гибкий характер значения не только способствует успешной коммуникации, но и позволяет развивать объем семантической структуры многозначного слова. Лексико-семантический анализ способствует развитию образного мышления за счет формирования понимания природы того, как возникают новые значения.Результаты данного исследования могут быть применены при обучении студентов и аспирантов языковых вузов по направлениям «Лингвистика», «Теория языка».
39
Луценко, І. С. "ЄВРОІНТЕГРАЦІЯ ЯК ЧИННИК РОЗВИТКУ ТРАНСПОРТНО-ЛОГІСТИЧНИХ КЛАСТЕРІВ В УКРАЇНІ". Підприємництво та інновації, № 16 (26 лютого 2021): 67–70. http://dx.doi.org/10.37320/2415-3583/16.11.
Повний текст джерелаАнотація:
У статті розглянуто перспективи кластеризації транспортно-логістичної системи України, проаналізовано основні характеристики транспортно-логістичних кластерів, сформовано парадигму державного регулювання транспортно-логістичних кластерів та визначено її необхідність, особливо на етапі розвитку кластера, визначено основні інструменти державної підтримки. Із метою визначення ефективності процесів кластеризації економіки розглянуто досвід європейських країн щодо створення і функціонування транспортно-логістичних кластерів, визначено їх важливість для кластеризації всієї економіки. Транспортно-логістичні кластери розглянуто з погляду регіонального підходу і підвищення ефективності функціонування інших видів кластерів за рахунок створення надійного каркасу перевезень продукції і надання логістичних послуг. Запропоновано прискорити процес розвитку проблемних ринків і регіонів України через створення транспортно-логістичних кластерів.
40
Коzyrieva, Olena Vadymivna, Olga Ivanivna Garafonova та Andrei Vadymovych Yakovlev. "СУЧАСНІ ТЕНДЕНЦІЇ ТА СТРАТЕГІЧНІ НАПРЯМИ РЕАЛІЗАЦІЇЇ КЛАСТЕРНОЇ МОДЕЛІ РОЗВИТКУ ФАРМАЦЕВТИЧНОЇ ГАЛУЗІ В УКРАЇНІ". SCIENTIFIC BULLETIN OF POLISSIA, № 1(17) (2019): 14–25. http://dx.doi.org/10.25140/2410-9576-2019-1(17)-14-25.
Повний текст джерелаАнотація:
Актуальність теми дослідження. Сьогодні кластерна модель економіки упроваджується майже в усіх країнах світу, кластери функціонують у багатьох (і найчастіше в інноваційних) галузях економіки. Постановка проблеми. Для України актуальність створення фармацевтичних регіональних кластерів обумовлена необхідністю своєчасності забезпечення населення високоякісними лікарськими засобами в необхідних обсягах за доступною ціною. Аналіз останніх досліджень і публікацій. Проблеми кластеризац ії в фармації на сьогодні ще не знайшли широкого розповсюдження. Окремі аспекти розвитку вертикальної і горизонтальної інтеграції фармацевтичної галузі в умовах її розвитку розглядалися в роботах В. А. Загорія, З. М. Мнушко, А. С. Немченко, М. С. Пономаренко, О. В. Посилкіної, В. М. Толочка. Виділення недосліджених частин загальної проблеми. Основними проблемами, які перешкоджають створенню кластерів в Україні, є недовіра підприємців один одному, їх небажання до кооперації, недосконала державна, регіональна й місцева політика підтримки кластерів і нормативна база їх функціонування, фінансові перепони тощо. Постановка завдання. Метою даного дослідження є формування та реалізаціїя кластерної моделі розвитку фармацевтичної галузі в Україні під призмою актуалізації аспекту кластеризації в зарубіжних країнах. Виклад основного матеріалу. Проведений аналіз кластерізації саме фармацевтичного сектору в країнах Європейського Союзу продемонстрував, що стабільне економічне зростання суб’єктів фармацевтичної галузі забезпечується завдяки створенню кластерів з метою поєднання зусиль при розробці, виробництві й виведенні на ринок оригінальних лікарських засобів. Висновки. Проведені дослідження дозволяють зробити висновок, що реалізація кластерного підходу сприяє оптимізації забезпечення населення лікарськими засобами за доступними цінами, підвищенню конкурентоспроможності СФГ і прозорості відносин між учасниками кластера.
41
БУЗЫЛЕВ, НИКОЛАЕВИЧ НИКОЛАЕВИЧ, СВЕТЛАНА НИКОЛАЕВНА ЩЕРБАКОВА та ЕВГЕНИЙ АЛЕКСАНДРОВИЧ БОРОДИН. "ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ С ПОМОЩЬЮ НЕЧЕТКОЙ СЕГМЕНТАЦИИ В МЕДИЦИНСКОЙ ДИАГНОСТИКЕ". Российский химический журнал 64, № 4 (25 грудня 2020): 84–87. http://dx.doi.org/10.6060/rcj.2020644.11.
Повний текст джерелаАнотація:
В статье рассмотрены проблемы, возникающие во время сегментирования при обработке изображе-ний. Приводится общая стратегия при проведении кластеризации как основного метода сегментации. Показан подход к обработке медицинских изображений с помощью нечеткой кластеризации на основе алгоритма FCM, проведено сравнение алгоритма FCM с более традиционным алгоритмом четкой кластеризации K-средних, с видимыми преимуществами алгоритма нечеткой кластеризации.
42
Гриняк, В. М. "Планирование маршрутов судов на основе кластеризации ретроспективных данных трафика акватории". Территория новых возможностей. Вестник Владивостокского государственного университета экономики и сервиса 13, № 2 (2021): 61–78. http://dx.doi.org/10.24866/vvsu/2073-3984/2021-2/061-078.
Повний текст джерелаАнотація:
Статья посвящена проблеме обеспечения безопасности движения судов на морских акваториях. Одним из элементов организации движения в районах интенсивного судоходства является система установления путей движения судов, которая представляет собой набор ограничений, накладываемых определённой схемой движения судов, правилами движения, принятыми на конкретной акватории. Суда, нарушающие правила движения на акватории, с точки зрения классических представлений могут не представлять опасности в настоящий момент, однако способны при-вести к трудноразрешимой опасной навигационной ситуации через некоторое время. В работе рассматривается задача планирования маршрута перехода судна через акватории с интенсивным движением. Задача актуальна в свете перспективного развития беспилотных морских транспортных средств. При движении через акватории с установленными путями планирование маршрута перехода судна следует осуществлять с учётом заданных ограничений. Возможным путём идентификации этих ограничений является выделение паттернов движения конкретной морской акватории из ретроспективной информации о её трафике. Модельные представления такой задачи могут быть сформулированы на основе идеи о кластеризации параметров движения судов. В основу модели задачи планирования маршрута поло-жен поиск кратчайшего пути на взвешенном графе. Предлагается несколько способов построения такого графа: регулярная сетка вершин и рёбер, слоистая сетка вершин и рёбер, случайная сетка вершин и рёбер, вершины и рёбра на основе ретроспективных данных. Вес ребер предлагается задавать как функцию «желательности» того или иного курса судна для каждой точки акватории с учётом выявленных паттернов движения. Для этого акватория разбивается на участки и для каждого из них выполняется кластеризация курсов и скоростей. В работе обсуждаются возможные методы кластеризации, делается выбор в пользу субтрактивной кластеризации, не требующей предварительного задания количества кластеров. Источником данных о трафике акватории могут служить сервисы Автоматической идентификационной системы. В работе показана возможность использования данных АИС, доступных на специализированных интернет-ресурсах. Несмотря на «разреженность» этих данных, они хорошо отражают сводные особенности трафика акваторий. В работе приведены примеры планирования маршрутов перехода через Токийский залив.
43
Карнуп, Г. А., та А. М. Черкасов. "МЕТОД НАВИГАЦИИ, ОСНОВАННЫЙ НА АНАЛИЗЕ СТЕПЕНИ ПОЛЯРИЗАЦИИ НЕБЕСНОГО СВОДА". Nanoindustry Russia 14, № 7s (3 жовтня 2021): 935–37. http://dx.doi.org/10.22184/1993-8578.2021.14.7s.935.937.
Повний текст джерелаАнотація:
Разработан новый алгоритм поиска положения Солнца с использованием данных о распределении степени поляризации небесного свода в условиях сильной (до 80 %) облачности. Были проведены сравнения предложенной целевой функции с традиционно используемыми для данной задачи: манхэттенской нормой и энтропийным методом. Также было исследовано влияние кластеризации на точность предсказаний.
44
Яцко, В. А., та V. A. Yatsko. "Новый метод автоматической классификации текстовых документов". Научно-техническая информация. Серия 2: Информационные процессы и системы, № 6 (2021): 32–43. http://dx.doi.org/10.36535/0548-0027-2021-06-5.
Повний текст джерелаАнотація:
Описываются процедуры и особенности применения нового метода автоматической классификации документов, основанного на вычислении отклонений распределения стоп-слов от коэффициента Ципфа. С целью нейтрализации разниц в размерах текстов применена и описана методика их выравнивания по нижнему пределу. Введено понятие итеративного порогового уровня, позволяющее сократить размер текста до нескольких десятков терминов. Разработаны показатели дискриминирующей и симилирующей силы и вычисляемый на их основе обобщённый показатель. Проведено 14 тестов, включая сопоставление с косинусной мерой близости документов, которые показали высокую эффективность предлагаемого метода при решении задач авторской атрибуции художественных и кластеризации политических текстов.
45
Карменова, М. А., А. С. Тлебалдинова, С. С. Смаилова та Г. В. Попова. "ПРИМЕНЕНИЕ МЕТОДА ПРОСТРАНСТВЕННОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ДЛЯ СЕЙСМИЧЕСКИХ ДАННЫХ". Bulletin of D. Serikbayev EKTU, № 4 (2020): 36–40. http://dx.doi.org/10.51885/15614212_2020_4_36.
Повний текст джерела
46
Gichiev, Nabiyula S. "АНАЛИЗ КЛАСТЕРИЗАЦИИ СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОГО РАЗВИТИЯ РЕГИОНОВ ЮГА РОССИИ ДО И ПОСЛЕ ВВЕДЕНИЯ МЕЖДУНАРОДНЫХ САНКЦИЙ". Krasnoyarsk Science 10, № 1 (31 березня 2021): 23–37. http://dx.doi.org/10.12731/2070-7568-2021-10-1-23-37.
Повний текст джерелаАнотація:
Усиление региональной дифференциации создает проблемы для проведения эффективной государственной политики, связанной с выравниванием социально-экономического развития регионов страны и приближением их характеристик к уровням более развитых стран. В результате перетока капитала и трудоспособного населения из бедных регионов в богатые повышается риск региональных кризисов и межрегиональных конфликтов, поэтому дифференциация в этом случае дестимулирует развитие и ее приходится снижать. Для решения отмеченной проблемы необходимо на основе кластерного анализа оценить уровень дифференциации социально-экономического развития проблемных регионов Юга России.
Цель исследования: на основе кластерного анализа определить уровень диф-ференциации социально-экономического развития регионов Юга России до и после введения антироссийских санкций.
Метод или методология проведения работы: в статье использовались экономико-статистические методы анализа
Результаты: в статье представлены результаты кластерного анализа регионов Южного и Северо-Кавказского федеральных округов по уровню показателей их социально-экономического развития и демографического положения до и после введения антироссийских санкций.
Область применения результатов: полученные результаты исследования могут применяться при разработке Стратегии социально-экономического развития Северо-Кавказского федерального округа на период до 2035 года.
47
Дохолян, Сергей Владимирович. "УПРАВЛЕНИЕ КОМПЛЕКСНЫМ РАЗВИТИЕМ ПРОБЛЕМНЫХ РЕГИОНОВ (на примере регионов Северо-Кавказского федерального округа)". Региональные проблемы преобразования экономики, № 9 (30 грудня 2020): 82. http://dx.doi.org/10.26726/1812-7096-2020-9-82-90.
Повний текст джерелаАнотація:
Цель работы. Целью работы является определение основных методов и инструментов управления комплексным развитием проблемных территорий, исходя из особенностей их функционирования. Метод или методология проведения работы. Методологической базой исследования послужили труды отечественных ученых, посвященные общим вопросам регулирования регионального развития, особенностям управления развитием проблемных регионов. Обоснование практических рекомендаций основано на применении системного подхода к изучению исследуемого объекта с использованием таких методов, как: анализ, синтез, обобщение, абстрактно-логический. Результаты. Изучение особенностей проблемных регионов и включение их в механизмы управления территориальным развитием на сегодняшний день является актуальной проблемой. Исходя из особенностей проблемных регионов, к главной из которых можно отнести отсутствие способности самостоятельно решить свои социальные и экономические проблемы, реализовать свои потенциальные возможности, определено, что ведущая роль в управлении процессами регионального развития принадлежит государству. Выделены методы прямого и косвенного регулирования комплексного регионального развития, а также инструменты, такие, как: бюджетная политика, кредитно-денежная политика, фискальная политика, социальная политика, инвестиционная политика. Область применения результатов. Результаты исследования могут являться научно-методической базой для практических шагов при реализации стратегий регионального развития проблемных территорий. Предложенные в работе отдельные положения по управлению социально-экономическим развитием призваны сформировать устойчивые позиции региона в условиях внешних и внутренних вызовов. Выводы. На основе проведенного исследования делается вывод о том, что в развитии проблемных регионов имеет большое значение направление и объемы государственной поддержки. В качестве методов и инструментов государственного управления региональным развитием, которые наиболее полно направлены на решение задач комплексного развития, выделяются: программно-целевой метод, методы привлечения инвестиций, агломерация и кластеризация.
48
М. В., Харинов, та Ханыков И. Г. "Применение метода Уорда для кластеризации пикселей цифрового изображения". Bulletin of the Buryat State University Mathematics Informatics 92, № 4 (2016): 34–42. http://dx.doi.org/10.18101/2304-5728-2016-4-34-42.
Повний текст джерела
49
Сельський, П. Р., А. Т. Телев’як, Т. О. Вересюк та Б. П. Сельський. "ОПТИМІЗАЦІЯ ПРОГНОЗУВАННЯ РОЗВИТКУ МОРФОЛОГІЧНИХ ПОРУШЕНЬ ПРИ ЕКСПЕРИМЕНТАЛЬНІЙ ГОСТРІЙ ІШЕМІЇ-РЕПЕРФУЗІЇ НА ОСНОВІ ПОЄДНАНИХ ЗМІН БІОХІМІЧНИХ ПОКАЗНИКІВ ЗА ДОПОМОГОЮ КОРЕЛЯЦІЙНОГО АНАЛІЗУ ТА НЕЙРОМЕРЕЖЕВОЇ КЛАСТЕРИЗАЦІЇ". Medical Informatics and Engineering, № 4 (4 червня 2020): 40–45. http://dx.doi.org/10.11603/mie.1996-1960.2019.4.11017.
Повний текст джерелаАнотація:
У роботі запропоновано методику оптимізації прогнозування розвитку ішемічних порушень при експериментальній гострій ішемії-реперфузії на основі поєднаних змін біохімічних показників. Підхід ґрунтується на обчисленні коефіцієнтів кореляції та використанні нейромережевої кластеризації. Експериментальна модель ішемічно-реперфузійного ураження представлена п'ятьма групами щурів із термінами реперфузії 1 і 2 години, 1 доба, 7 та 14 діб (по 18 тварин у кожній). Контрольна група нараховувала 15 тварин. За допомогою кореляційного аналізу виявлено середньої сили прямий кореляційний зв'язок між показниками пересічної площі м'язових волокон і показниками аланінамінотрансферази (+0,5) та аспартатамінотранс-ферази (+0,5), що свідчить про переважання процесів катаболізму в ішемізованій м'язовій тканині. Для більш глибокого аналізу та кластеризації показників досліджуваних груп із метою оптимізації прогнозування перебігу ішемічно-реперфузій-ного ураження застосовано нейромережевий підхід із використанням надбудови NeuroXL Classifier для програми Microsoft Excel. Встановлено найбільше прогностичне значення щодо тяжкості морфологічних порушень у ранньому реперфузійно-му періоді за даними нейромережевої кластеризації поєднаних змін рівня креатиніну та аланінамінотрансферази.
50
Ахременко, Андрей, Илья Горельский та Андрей Мельвиль. "Как и зачем измерять и сравнивать государственную состоятельность разных стран мира? Опыт эмпирического исследования". Полис. Политические исследования, № 3 (2019): 49–68. http://dx.doi.org/10.17976/jpps/2019.03.04.
Повний текст джерелаАнотація:
В предыдущей статье журнала (№ 2-2019) авторами были предложены и обоснованы теоретико-методологические основания концепта государственной состоятельности и соответствующий набор индикаторов для исследования многомерной природы этого концепта: уровень военных расходов и агрегированный показатель контроля над насилием внутри страны, показатель собираемости подоходных налогов и совокупных доходов государственного бюджета, а также качество управленческих институтов и показатель легальной экономики. В настоящей статье с опорой на полученные ранее результаты авторы концентрируют внимание на эмпирических задачах измерения государственной состоятельности. Для этого ими привлекались многомерные статистические методы (иерархической кластеризации) и были критически проанализированы недостатки других подходов (методов снижения размерности, агрегирования, рейтингования) применительно к массиву собранных данных. Вкладом авторов в научную дискуссию является одна из первых попыток альтернативного эмпирического тестирования индекса государственной состоятельности и выделение восьми устойчивых структур, характерных для отдельных групп стран и получаемых в результате многократного применения процедуры кластеризации с соответствующими параметрами (кластеры “Успешное развитие”, “Второй эшелон”, “Индивидуальные траектории”, “Ресурсная игла”, “Аутсайдеры”, “На грани провала”, “Восходящие гиганты Азии” и “Вариации постсоветских траекторий”). Несмотря на условность полученных кластеров (ввиду специфики использованного метода, позволяющего “настраивать” масштабы подобных структур), в целом они раскрывают типологически сходные варианты государственного развития, учитывающие специфику исторических обстоятельств, внутренние и внешние условия и принимаемые национальными элитами стратегические решения.