Журналы

В условиях развития междисциплинарных исследовательских инфраструктур возрастает необходимость их адаптации к специфике отдельных предметных областей. Универсальные решения, ориентированные на обеспечение исследователей обобщенными типами исследовательских данных, не могут быть одинаково эффективными для разных направлений научных исследований.

Задачи планирования маршрутов плоского движения рассматриваются в рамках всевозможных моделей динамических систем. Наиболее часто обращаются к так называемой машине Маркова-Дубинса или ее модификациям, с помощью которых описываются движения автомобилей, БЛА. Целью управления обычно является минимизация времени перемещения из заданного начального состояния в заданное конечное. На практике вполне естественной является ситуация, когда путь движения объекта управления заранее задан.

В задаче классификации по прецедентам под прецедентной (обучающей) информацией понимается совокупность примеров изучаемых объектов, в которой каждый объект представлен в виде числового вектора, полученного на основе наблюдения ряда его признаков. Каждый пример приписан к определенному классу объектов. Требуется на основе анализа прецедентной информации уметь классифицировать новые  объекты. Среди подходов к решению этой задачи важное место занимают  методы логического анализа данных.

Сейчас одним из популярных способов защиты данных в системах бизнес-аналитики является обезличивание данных. Параллельно с развитием (в течение последних трех десятилетий) статистических методов анонимизации и обезличивания данных получила распространение архитектурная парадигма использования доверенных посредников.

Методы вейвлет-анализа широко используются при решении обратных статистических задач для обращения линейных однородных операторов. Преимущество этих методов заключается в вычислительной эффективности и возможности адаптации как к виду оператора, так и к локальным особенностям оцениваемой функции. Для подавления шума в наблюдаемых данных применяется