• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Статья
Influence of the Normal Magnetic Component to Magnetotail Current Sheet Forma

Domrin V. I., Malova H. V., V. Yu. Popov et al.

Cosmic Research. 2026. Vol. 64. No. 2. P. 238-252.

Глава в книге
Interpretable Machine Learning in Guided Synthesis of Stable Sols Based on Nanosized Titanium Oxides

Glushko A., Neznanov A., Kuz'micheva G. et al.

In bk.: 2026 International Conference on Artificial Intelligence, Computer, Data Sciences and Applications (ACDSA), 5-7 Feb. 2026. IEEE, 2026. P. 1-6.

Препринт
Hessian-based lightweight neural network for brain vessel segmentation on a minimal training dataset

Меньшиков И. А., Бернадотт А. К., Elvimov N. S.

Statistical mechanics. arXie. arXive, 2025

Выступление профессора С. О. Кузнецова на конференции CORE 2018

Руководитель департамента С.О.Кузнецов выступил с докладом "Обнаружение знаний в сложных данных с помоью узорных структур" в конференции CORE 2018, проводившейся в Центре исследований по компьютерным наукам политехнического института Мексики в Мехико CENTRO DE INVESTIGACIÓN EN COMPUTACIÓN (CIC-IPN) 24-27 сентября 2018 г.

Аннотация доклада:

Анализ формальных понятий (АФП) дает удобный математический аппарат для описания различных методов поиска зависимостей, кластеризации, классификации, построения таксономий, но требует сведения исходных данных к бинарному виду. 
Узорные структуры позволяют расширить методы, основанные на АФП, на частично-упорядоченные описания произвольной природы, такие как графы (упорядоченные отношением изоморфизма подграфу), последовательности, логические формулы, деревья разбора итд.

В докладе были показаны различные модели обнаружения знаний, такие как порождение импликативных зависимостей, ассоциативных правил, бикластеров, таксономий, правил классификации может быть осуществлено для сложноструктурированных данных с использованием узорных структур.
Различные приложения таких методов были показаны  в областях химической информатики,  обработки естественного языка, медицинской информатики, и биоинформатики.