МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ И ПРОГНОЗИРОВАНИЯ 2019-2023

Объект исследования — закономерности, извлекаемые из наборов прецедентных данных, задачи теории распознавания и классификации по прецедентам, труднорешаемые перечислительные задачи логического анализа данных, алгебраическая теория корректности и полноты алгоритмов, компьютерная обработка больших массивов полнотекстовых документов, методы и алгоритмы компьютерной алгебры, теоретические основания развития цифровых библиотек, математические методы и программные средства интеллектуального анализа данных. Цель выполнения НИР — развитие фундаментальных математических оснований для перспективных методов компьютерного анализа данных; создание новых перспективных/прорывных технологий компьютерного анализа данных. Использовались методы, модели и подходы теории распознавания, дискретной математики, алгебры, теории графов, теории сложности вычислений, теории кодирования, математической статистики, символьного и численного моделирования, семантического анализа, ДСМ-метод автоматизированной поддержки научных исследований. Проведена теоретическая разработка методов поиска и анализа закономерностей в данных, в том числе речевых. Решены прикладные задачи из области неорганической химии и экономики. Проведены исследования комбинаторных и алгоритмических задач в теории информации, теории формальных языков и теории игр. Построены и исследованы модели стохастических композиций логических классификаторов над произведением конечных частичных порядков. Предложено несколько подходов к повышению качества вероятностных тематических моделей в задачах информационного поиска и анализа больших текстовых коллекций. Созданы средства представления знаний для интеллектуальных систем в медицине, социологии и криминалистике. Рассмотрены проблемы и задачи формирования единого цифрового пространства знаний и разработки средств, обеспечивающих возможность исследования информации в нем.