Суббота, 18.11.2017, 07:18
Data Mining
Главная | Каталог статей | Регистрация | Вход
Меню сайта
Категории каталога
Мои статьи [4]
Полезные ссылки [3]
Труды основателей теории распознавания образов и методов DataMining
Методы Data Mining [5]
Описание, история развития, применение
Главная » Статьи » Методы Data Mining

Система «РАСПОЗНАВАНИЕ»

Поскольку для практического пользователя важнейшим моментом является оценка точности распознавания алгоритмов при решении новых задач, разработаны программные средства автоматического контроля качества распознавания и прогноза, а также оценки знаний. Система разработана для персональных компьютеров Pentium 200 и выше под управлением операционных систем  Windows 95 OSR2, Windows 2000, Windows XP.

Система ориентирована на широкий круг пользователей различной квалификации для поддержки принятия оптимальных прогнозных и диагностических решений в различных областях производственной и социальной сферы:

-         обработка данных социологических опросов; 

-         прогнозирование тенденций изменения макроэкономических показателей;

-         анализ финансовых данных и прогноз финансовых показателей;

-         оценка экономического состояния предприятий и перспектив их инвестирования;

-         проблемы прогнозирования экологических последствий по малым выборкам прецедентов;

-         широкий круг задач медицины, связанных с созданием систем поддержки принятия диагностических решений, обработкой медицинской статистики, анализа эффективности лекарств и прогноза последствий лечения;

-         задачи геологического прогнозирования;

-         задачи экспериментальной физики, связанные с анализом накопленного экспериментального материала на этапах выявления качественных взаимосвязей между физическими параметрами и созданием приближенных математических моделей;

-         задачи прогнозирования свойств новых органических соединений в химии на основе имеющегося банка исследованных органических соединений;

-         обработка и анализ данных в биологии, с целью оптимизации селекционных и генетических исследований;

-         обширный круг задач распознавания изображений.

Основные отличительные признаки созданного продукта от имеющихся аналогов состоят в следующем:

- разнообразие имеющихся методов и более широкие их практические возможности;

- способность автоматической обработки больших массивов данных;

- возможность решения задач прогноза и распознавания редких или уникальных событий и процессов (исследование непредставительных или мало репрезентативных  выборок);

- способность обработки разнотипных, частично-противоречивых и неполных данных;

- использование оригинальных разработок авторов (алгоритмы вычисления оценок, модели частичной прецедентности, коллективные методы распознавания и кластеризации, и другие), отсутствующих в аналогах данного проекта;

- способность автоматического анализа данных и выработки прогнозных решений.

Настоящая система и ее предшественники (пакеты прикладных программ ПАРК, ОБРАЗ, диалоговая система ДИСАРО, системы ЛОРЕГ и TaxonSearch) использовались для решения и исследования многочисленных прикладных задач, многие из которых получили практическое внедрение.

Приложения в области бизнеса и финансов:

- оценка  стоимости квартир по ее внутренним и внешним характеристикам (жилая площадь, строительный материал дома, местонахождение, этаж, удаленность от станции метро, и др.; 

- оценка экономического состояния предприятий легкой промышленности по комплексу финансовых показателей и структуре рабочего персонала;

- подтверждение кредитных карточек;

- оценка стоимости жилья в частном секторе г. Бостона;

- распознавание типа движущихся объектов по комплексу акустических и сейсмических признаков с целью создания автоматических охранных систем.

Приложения в медицине и здравоохранении:

- кластеризация возрастных распределений населения

- распознавание рака груди;

- прогноз результатов лечения остеогенной саркомы;

- прогноз динамики депрессивных  синдромов;

- диагностика инсульта;

- прогноз результатов лечения рака мочевого пузыря;

-  прогноз состояния пациента через год после сердечного приступа по данным эхокардиограмм;

- диагностика сердечных сосудов;

- прогноз летального исхода при гепатите;

- прогноз диабета;

- диагностика меланомы по комплексу геометрических и радиологических признаков;

- оценка степени тяжести заболевания пневмонией.  

Задачи технической диагностики:

- распознавание солеобразования в нефтедобывающем оборудовании;

- контроль состояния технических устройств.

Приложения в сельском хозяйстве:

- прогноз урожайности пшеницы по состоянию посевов за 2 и за 4 недели до созревания;

- распознавание  преобладающих пород в лесных  массивах по данным дистанционного зондирования.

Приложения в химии, физики и биологии:

- распознавание мест локализации протеина;

- прогноз свойств твердых сплавов стали;

- прогноз свойств новых неорганических соединений;

- распознавание наличия особенностей в ионосфере по сигналам. 

Приложения в геологии:

- распознавание месторождений редких металлов и нефти.

Приложения в области обработки изображений:

- распознавание рукописных цифр;

- распознавание трехмерных объектов.

            Система «РАСПОЗНАВАНИЕ» будет полезна широкому кругу исследователей, бизнесменов, инженеров, студентов и аспирантов, интересующимся современными компьютерными средствами анализа информации и извлечения знаний, а программная система РАСПОЗНАВАНИЕ окажется эффективным инструментом для решения многих научных, производственных, финансовых и социальных практических задач.

 

Категория: Методы Data Mining | Добавил: azfor (20.03.2008)
Просмотров: 1077 | Рейтинг: 0.0/0 |
Форма входа

Поиск
Друзья сайта
Статистика

Онлайн всего: 1
Гостей: 1
Пользователей: 0
Copyright MyCorp © 2017