Статья
HGA: Hybrid genetic algorithm in fuzzy rule-based classification systems for high-dimensional problems
В статье дается краткое введение в ансамбли классификаторов в машинном обучении и описывается алгоритм, повышающий качество классификации за счет рекомендации классификаторов объектам. Гипотеза, заложенная в основу алгоритма, состоит в том, что классификатор скорее правильно классифицирует объект, если он правильно предсказал метки соседей этого объекта из обучающей выборки. Автор иллюстрирует принцип алгоритма на простом примере и описывает тестирование на реальных данных.
The following topics were dealt with: human/computer interfaces; texture, depth and motor perception; neural nets; fuzzy systems; learning; product/process design; simulation; robotics; visual system cybernetics; batch processes; image compression and interpretation; AI applications; fuzzy adaptive control; decision modelling; agile manufacturing; service sector; inductive algorithms; complex systems; Petri nets; real time imaging; KBS; machine recognition; requirements engineering; inspection and shop floor control; environmental decision making; medicine; supervisory control; discrete event systems; power systems; software methods; heuristic search; vision systems; database systems; information modelling; facility design and material handling; conflict resolution; emergency management; genetic algorithms; decision making and path planning; IVHS; senses approximation; intelligent user interface; robust controllers for mechanical systems; cognitive and learning systems; command and control systems; pilot associate systems; neural net applications; real time systems; mobile robot visual processes; medical applications; utility energy systems; machine recognition; computing systems design; software engineering; military applications; data analysis; stochastic processes; guided vehicles; and stability and compensation.
Настоящая исследовательская работа посвящена проблеме управления сложными организационными структурами. На примере вертикально интегрированной компании (ВИК) описан механизм функционирования таких систем. Рассмотрены проблемы оперативного и стратегического управления. Предложены методы решения таких проблем основанные на использовании генетических алгоритмов и нейронных сетей. Предложена новая итерационная процедура согласования целей стратегического и оперативного управления основанная на оценке дисбаланса между акционерной стоимостью и чистой прибылью распределенной до выплаты дивидендов акционерам. Рассматриваемая система является двухкритериальной оптимизационной задачей со сложными многопараметрическими ограничениями.
Higher School of Economics (HSE) and supported by the Information Retrieval Specialist Group at the British Computer Society (BCS–IRSG). The conference was held during March 24–27, 2013, in Moscow, Russia – the easternmost location in the history of the ECIR series. ECIR 2013 received a total of 287 submissions in three categories: 191 full papers, 78 posters, and 18 demonstrations. The geographical distribution of the submissions is as follows: 70% were from Europe (including 9% from Russia), 17% from Asia, 12% from North and South America, and 3% from the rest of the world. All submissions were reviewed by at least three members of an international two-tier Program Committee. Of the papers submitted to the main research track, 30 were selected for oral presentation and 25 for poster/short presentation (16% and 13%, respectively, hence a 29% acceptance rate). In addition, 38 posters (49%) and 10 demonstrations (56%) were accepted. The accepted contributions represent the state of the art in information retrieval, cover a diverse range of topics, propose novel applications, and indicate promising directions for future research. Out of accepted contributions, 66% have a student as the primary author. We gratefully thank all Program Committee members for their time and efforts ensuring a high-quality level of the ECIR 2013 program. Additionally, ECIR 2013 hosted four tutorials and two workshops covering various IR-related topics. We express our gratitude to the Workshop Chair, Evgeniy Gabrilovich, and the Tutorial Chair, Djoerd Hiemstra, and the members of their committees.
Tutorials:
– Searching the Web of Data
– Practical Online Retrieval Evaluation
– Cross-Lingual Probabilistic Topic Modeling and Its Applications in Information
Retrieval
– Distributed Information Retrieval and Applications
Workshops:
– From Republicans to Teenagers: Group Membership and Search (GRUMPS)
– Integrating IR Technologies for Professional Search
The conference included a Mentoring Program and Doctoral Consortium.
We thank Mikhail Ageev and Hideo Joho and Dmitriy Ignatov, respectively, for coordinating these activities.
VI Preface
We would like to thank our invited speakers – Mor Naaman (Rutgers University, Social Media Information Lab) and the winner of the Karen Sparck Jones award. The Industry Day took place on the final day of the conference and featured a bright assortment of talks given by prominent researchers and practitioners: Paul Ogilvie (LinkedIn), Hilary Mason (bitly), Antonio Gulli (Bing), Andrey Kalinin (Mail.Ru), Jimmy Lin (Twitter/University of Maryland), Marc Najork (Microsoft Research), and Andrey Styskin (Yandex), to whom we express our gratitude. We appreciate generous financial support from Yandex and HSE, as well as from our sponsorsMail.Ru and Russian Foundation for Basic Research (platinum level), Google and ABBYY
В работе представлена разработанная модель адаптивного управления вертикально-интегрированными компаниями на основе системного подхода, поддерживающего механизм оперативного управления в едином цикле стратегического планирования в рамках более быстрого времени. При этом для нахождения оптимальных значений управляющих параметров используются специальные алгоритмы класса генетических алгоритмов, нейронных сетей и т.д. Представлен пример разработанной системы адаптивного управления для вертикально-интегрированной нефтяной компании.
This book constitutes the refereed proceedings of the 6th IAPR TC3 International Workshop on Artificial Neural Networks in Pattern Recognition, ANNPR 2014, held in Montreal, QC, Canada, in October 2014. The 24 revised full papers presented were carefully reviewed and selected from 37 submissions for inclusion in this volume. They cover a large range of topics in the field of learning algorithms and architectures and discussing the latest research, results, and ideas in these areas.
In this paper, we use robust optimization models to formulate the support vector machines (SVMs) with polyhedral uncertainties of the input data points. The formulations in our models are nonlinear and we use Lagrange multipliers to give the first-order optimality conditions and reformulation methods to solve these problems. In addition, we have proposed the models for transductive SVMs with input uncertainties.
Рассмотрены концептуальные вопросы моделирования бизнеса, проектного управления, роли управления персоналом в оптимизации бизнеса. Изложены концептуальные подходы к определению путей повышения эффективности управления. Дана характеристика особенностей внедрения информационных систем в экономике, значения систем управления качеством. Пособие предназначено для студентов очной и очно-заочной форм обучения по специальности «Менеджмент организации», однако может быть полезно и студентам других специальностей, изучающим дисциплины «Информационные технологии управления», «Автоматизированные информационные системы», «Информационные системы в экономике», «Управление качеством».
В данной работе рассматривается пятое уравнение Пенлеве, которое имеет 4 комплексных параметра α, β, γ, δ. Методами степенной геометрии ищутся асимптотические разложения его решений при x → ∞. При α≠0 найдено 10 степенных разложений с двумя экспоненциальными добавками каждое. Шесть из них - по целым степеням x (они были известны), и четыре по полуцелым (они новые). При α=0 найдено 4 однопараметрических семейства экспоненциальных асимптотик y(x) и 3 однопараметрических семейства сложных разложений x=x(y). Все экспоненциальные добавки, экспоненциальные асимптотики и сложные разложения найдены впервые. Также уточнена техника вычисления экспоненциальных добавок.
Статьи данного сборника написаны на основе докладов, сделанных в 2011 г. на социологическом факультете МГУ им. М.В. Ломоносова на заседании XIV Междисциплинарного ежегодного научного семинара "Математическое моделирование социальных процессов" им. Героя Социалистического труда академика А.А. Самарского.
Издание предназначено для научных сотрудников, преподавателей, учащихся вузов и научных учреждений РАН, интересующихся проблемами, разработкой и внедрением методологии математического моделирования социальных процессов.