Перейти к содержанию
Форум интернет-конференций ВолНЦ РАН

Сергей Владимирович Дианов

ИТ
  • Публикаций

    118
  • Зарегистрирован

  • Посещение

  • Победитель дней

    1

Сергей Владимирович Дианов стал победителем дня 26 июня

Сергей Владимирович Дианов имел наиболее популярный контент!

Репутация

1 Neutral

Информация о Сергей Владимирович Дианов

  • Звание
    Advanced Member
  1. Адекватность моделей

    Диана Сергеевна, Спасибо! Успехов!
  2. Первоначально данный подход создавался и был апробирован для целей оценки эффективности внедрения автоматизированных информационных систем (даже более конкретно - мультиагентных систем) в системах организационного управления. Организационное моделирование имеет свою специфику, заключающуюся прежде всего в необходимости учета субъективных факторов. На мой взгляд именно агент-ориентированное моделирование способно это обеспечить. При этом остается концептуальная основа - теория систем массового обслуживания. Плюс добавляется возможность имитации поведения отдельных агентов, специфичных для конкретной моделируемой системы. Этим может быть обеспечена универсальность подхода. Остается проблема правдоподобности. Она, по моим размышлениям, должна в какой-то степени решатся путем разработки методологии. Это задача будущих исследований.
  3. Марина Александровна, добрый день. Спасибо за ответ! Мне то интересно было узнать, каким образом затем анализируете полученные зависимости для целей дальнейшего прогнозирования (поскольку их несколько): выбираете, какую-то из них, либо строите комплексные оценки, либо как-то по-другому?
  4. Понятно. Спасибо Вам за ответ! Успехов!
  5. Т.е. мы создаем решения с использованием инструментария предоставляемого конкретным облачным сервисом и тестируем его здесь же? Я правильно понимаю?
  6. Адекватность моделей

    Диана Сергеевна, спасибо за ответ! Здесь все действительно непросто. А на сегодняшний день в чем Вы все-таки видите перспективы и горизонты использования политических моделей?
  7. Здесь еще , может быть стоит планировать на этапе разработки временные рамки актуальности модели (либо некоторые индикаторы, свидетельствующие об утрате ее актуальности). Имеются еще возможности самообучения (по крайней мере для нейросетей).
  8. Спасибо за ответ! У меня по его содержанию возник еще один вопрос. Методов машинного обучения достаточно много. Как широко применимы и насколько универсальны облачные сервисы тестирования, описанные в статье?
  9. Дмитрий Александрович, спасибо за вопрос! Нечеткие нейронные сети обычно используют в задачах, где невозможно получить точные ответы: вроде бы исходные данные одни и те же, а результат может быть разным (причины лицу принимающему решения не известны). Сама технология основана на использовании теории нечетких множеств. Подходы к интерпретации могут быть различными. Я попробую в определенной степени упрощенно описать механизм. Имеется набор входных параметров (которые мы считаем существенными для решения задачи). Для каждого параметра определяется некоторая функция принадлежности нечеткому множеству (она может иметь различный вид, одна ось - шкала значений признака, другая степень принадлежности [0..1]. Например, температура воздуха 25 градусов: холодно - 0,1; тепло - 0,5; жарко - 0,3 и т.п. для различных температур. Другими параметрами могут быть, например, сила ветра, осадки в и пр.). Когда на входы подаются сигналы, для каждого параметра вычисляется значение функции принадлежности (первый слой сети). Далее может, в зависимости от подходов, формироваться различный набор слоев сети. Но, в любом случае, в одном из них формируется решение задачи на основе значимости каждого параметра (исходя из значений функции принадлежности) для общего вывода. Это могут быть, например, логические выражения: "ЕСЛИ холодно>0,5 И сильный ветер>0,7 И Сильный дождь<0,1 ТО Одевать меховую шапку = 0,9". Настраивать (обучать) сеть в данном случае можно путем изменения функций принадлежности и логических выражений.
  10. Дмитрий Александрович, спасибо за ответ! На динамику изменений социально-экономических систем (как мне представляется) может влиять не только субъектовый фактор, но и другие (например, развитие технологий). И здесь, соглашусь, все очень непросто (применительно к любым подходам).
  11. Критерии выбора показателей

    Да, понятно. Спасибо за ответ! Сам я проблемами изучения инновационного потенциала никогда не занимался. А вопрос возник по результатам моих досужих размышлений над списком финансово-экономических показателей: мне показалось, что он отражает текущую готовность предприятий тратиться на инновации, но (если говорить о потенциале) у них могут существовать и иные возможности финансирования, которые они по каким-то причинам не могут, или не хотят вкладывать в инновации.
  12. Инвестиционная привлекательность

    Юлия Валентиновна, спасибо большое за ответ! Желаю успехов в дальнейших исследованиях
  13. Дмитрий Александрович, добрый день. Подскажите, пожалуйста, существует ли проблема обеспечения адекватности нейросетевых моделей в условиях динамичности социально-экономических систем? И если да, то как ее можно решить?
  14. Юлия Валентиновна, добрый день. Подскажите, пожалуйста, возможно ли с использованием представленных моделей формировать систему мер по повышению инвестиционной привлекательности регионов?
×