РАЗРАБОТКА НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МЕТОДОВ И ПРОГРАММНЫХ СРЕДСТВ СТРУКТУРНОГО АНАЛИЗА СТАТИСТИЧЕСКИХ ДАННЫХ БОЛЬШОГО ОБЪЁМА ПРИ ИССЛЕДОВАНИИ ВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ С ДИСКРЕТНЫМ КОНТРОЛЕМ В УСЛОВИЯХ АПРИОРНОЙ НЕОПРЕДЕЛЁННОСТИ

Объектом исследования являются природные объекты, состояния которых контролируются в дискретные моменты времени с использованием средств дистанционного зондирования. К таким объектам относятся также состояния здоровья пациентов, проживающих на территориях с изменяющимися социально-экономическими и экологическими условиями. Цель работы – повышение эффективности методических, алгоритмических и программных средств структурного анализа статистических данных большого объёма, характеризующих временную динамику состояний природных объектов в дискретные моменты времени при априорной неопределённости. Задачи проекта на весь период выполнения 2020-2022 годы заключаются в следующем: 1. Разработать модификации непараметрических алгоритмов автоматической классификации статистических данных большого объёма для определения состояний исследуемой системы в конкретные интервалы времени, основанных на обнаружении классов, соответствующих одномодальным фрагментам плотности вероятности многомерных случайных величин и использовании технологий параллельных вычислений. 2. Разработать и исследовать последовательные процедуры оптимального агрегирования обнаруженных классов на основе нового критерия проверки гипотез о распределениях многомерных случайных величин с использованием непараметрического алгоритма распознавания образов ядерного типа в условиях статистических данных большого объёма. 3. Разработать программные средства, реализующие алгоритмы и процедуры этапов 1, 2 и провести их апробацию при исследовании временной динамики состояния лесных ресурсов Красноярского края. 4. Разработать быстрые процедуры оптимизации непараметрических алгоритмов автоматической классификации и алгоритмов распознавания образов, определяющих состояния исследуемой системы и закономерностей их смены в смежные интервалы времени. Подобные быстрые процедуры позволяют на несколько порядков повысить вычислительную эффективность определения оптимальных коэффициентов размытости ядерных функций непараметрических алгоритмов анализа данных. 5. Разработать методику последовательного формирования информативного набора независимых компонент многомерной случайной величины при решении задач автоматической классификации и распознавания образов обеспечивающей обход трудно формализуемой проблемы декомпозиции области определения плотности вероятности. 6. Создать программные средства, реализующие непараметрические модели динамики состояний временных систем с дискретным контролем, провести их государственную регистрация, внедрить в учебный процесс подготовки бакалавров и магистров СибГУ им. М.Ф. Решетнева по направлениям 21.03.03 «Геодезия и дистанционное зондирование» (профиль: «Дистанционное зондирование природных ресурсов»); 09.04.02 «Информационные системы и технологии» (магистерская программа «Информационные системы обработки данных дистанционного зондирования») и использовать при обработке данных дистанционного зондирования в научных исследованиях институтов ФИЦ КНЦ СО РАН.