?
Finding Structurally Similar Objects Based on Data Sorting Methods
P. 826–835.
ПУБЛИКАЦИЯ ПОДГОТОВЛЕНА ПО РЕЗУЛЬТАТАМ ПРОЕКТА:
В книге
Springer, 2022.
Alexey Myachin, Studies in Systems, Decision and Control 2025 Vol. 615 P. 12–20
Добавлено: 5 ноября 2025 г.
Дмитриенко А. С., Мячин А. Л., Университетское управление: практика и анализ 2023 Т. 27 № 2 С. 75–88
В работе анализируются стратегии ценообразования российских государственных вузов в контексте влияния конкурентов на рынке платного обучения. Цель работы – определить, каким образом конкуренция на локальных рынках высшего образования влияет на стратегии ценообразования российских государственных вузов. Эмпирическую базу исследования формируют данные Мониторинга качества приема в вузы, реализуемого НИУ ВШЭ. С использованием методов анализа паттернов, основанных на ...
Добавлено: 7 июня 2023 г.
Добавлено: 24 октября 2021 г.
Мячин А. Л., Прокофьев В. Н., Степанов А. А., Управление большими системами: сборник трудов 2021 № 92 С. 43–63
Работа посвящена применению порядково-фиксированной и порядково-инвари-антной паттерн-кластеризаций для исследования структурной схожести энергетического сектора в регионах Российской Федерации за пятилетний период. Методы анализа паттернов в работе обусловлены независимостью конечных результатов от разности в абсолютных значениях показателей и возможностью объединения регионов, близких по структуре (на основе рассматриваемых показателей). Выбор порядково-инвариантной паттерн-кластеризации обусловлен как эндогенным определением не только ...
Добавлено: 1 сентября 2021 г.
Проведен анализ спортивных показателей регионов Российской Федерации как для поиска регионов со схожей (по выбранной методологии и рассматриваемым мерам близости) стратегией развития, так и для выявления динамических групп в четырехлетнем периоде. Приведено описание некоторых методов кластеризации и анализа паттернов и обоснованность их использования в настоящем исследовании. Проведено сопоставление результатов, полученных на основе классических методов кластеризации ...
Добавлено: 29 июня 2021 г.
Мячин А. Л., Ахременко А. С., , in: Intelligent Methods in Computing, Communications and ControlVol. 1243.: Springer, 2021. P. 198–205.
Добавлено: 24 сентября 2020 г.
Мячин А. Л., , in: Proceedings of the 20th International Conference on Group Decision and Negotiation.: Ryerson University, 2020. P. 22.1–22.10.
Добавлено: 2 июня 2020 г.
Ахременко А. С., Мячин А. Л., Политическая наука 2019 № 3 С. 112–139
Центральный фокус работы – методологический. На примере
набора индикаторов государственной состоятельности авторы показывают конкретную стратегию выявления устойчивых структур в многомерных массивах
данных, отражающих сложные и неоднозначные понятия политической науки.
Ключевая особенность этой стратегии – применение родственных, но существенно различающихся по своим техническим особенностям многомерных методов –
кластерного и паттерн-анализа. В статье использована иерархическая кластеризация с различными сочетаниями метрик и ...
Добавлено: 9 декабря 2019 г.
Егорова Л. Г., Мячин А. Л., Проблемы управления 2019 № 4 С. 50–57
Продолжено начатое в первой части статьи исследование российского экономического сообщества на основе анализа результатов опроса сообщества российских экономистов и изучение его мнения относительно исходной выборки научных журналов. Построены паттерны, характеризующие представление российского экономического сообщества о своей структуре. Изучены представления об интересе, престиже и научном уровне журналов со стороны подгрупп данного сообщества, полученных на основе построенных ...
Добавлено: 21 августа 2019 г.
Мячин А. Л., Управление большими системами: сборник трудов 2019 № 78 С. 6–22
Работа продолжает исследования, направленные на создание методов анализа паттернов в системе параллельных координат с независимыми от последовательности входных данных результатов. Описаны основные операции над объектами порядково-инвариантных паттерн-кластеров. Доказано утверждение о принадлежности центроида порядково-инвариантного паттерн-кластера исходному кластеру, что позволяет проводить оценку внутрикластерных расстояний «объект – центроид» в многомерном пространстве признаков. Приведены примеры выявления структурной схожести объектов ...
Добавлено: 9 мая 2019 г.
Мячин А. Л., Автоматика и телемеханика 2019 № 1 С. 138–152
Представлены основные свойства нового метода анализа паттернов в системе параллельных координат, результат которого не зависит от последовательности данных в исходной выборке анализируемых объектов. Доказано утверждение о том, что кластеры, полученные с использованием данного метода, не пересекаются. Показана возможность представления объектов одного кластера в виде монотонно возрастающих/убывающих функций. ...
Добавлено: 6 марта 2019 г.
Мячин А. Л., В кн.: Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD'2017): Материалы Десятой международной конференции, 2 окт. - 4 окт. 2017 г.Т. 2: Пленарные доклады, секции 5 - 13.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2017. С. 196–198.
В работе приведено краткое описание основных методов оценки инновационного развития. Рассмотрены показатели, используемые при составлении отечественных и зарубежных индексов. Кратко описан метод анализ паттернов и новые алгоритмы поиска структурно схожих объектов. Предложены численные методы оценки неоднородности системы с точки зрения инновационного развития. ...
Добавлено: 22 октября 2017 г.
Мячин А. Л., В кн.: Управление большими системами (УБС’2016).: М.: ИПУ РАН, 2016. С. 134–142.
В работе демонстрируются новые методы анализа паттернов на примере набора данных «Balance Scale Data Set», сгенерированных для моделирования психологических экспериментов. Анализ паттернов позволяет разделять исследуемую выборку объектов на схожие кластеры. Отличительной особенностью данного метода является возможность анализа совокупности выбранных параметров и умение объединять в один кластер объекты, существенно отличающиеся в количественном соотношении, но имеющие весьма ...
Добавлено: 15 марта 2017 г.
Мячин А. Л., Проблемы управления 2016 № 4 С. 2–9
Предложена модификация метода анализа паттернов, позволяющая выделять в отдельные кластеры объекты, обладающие не только схожей структурой, но и близостью значений определяющих их параметров. Приведены описание метода, его алгоритмическая реализация. ...
Добавлено: 20 октября 2016 г.
Мячин А. Л., , in: 6th International Conference on Computers Communications and Control (ICCCC) 2016.: Oradea: Agora University, 2016. P. 97–102.
A new method of pattern analysis, based on paired index comparison is introduced. Key properties of the method are described. The effectiveness is demonstrated on the Iris Anderson-Fisher Data. ...
Добавлено: 21 сентября 2016 г.
Мячин А. Л., Управление большими системами: сборник трудов 2016 № 61 С. 41–59
Представлены новые алгоритмы выделения паттернов анализируемых наборов данных на основе методов порядково- фиксированной и порядково-инвариантной паттерн- кластеризации. Приведено описание предлагаемых методов и оценки вычислительной сложности. Рассмотрены примеры, демонстрирующие их особенности и поясняющие работу соответствующих процедур кластеризации. Сформулирована и доказана теорема о взаимосвязи кластеров, полученных в результате использования порядково-инвариантной паттерн-кластеризации с полными взвешенными орграфами. Этот результат ...
Добавлено: 20 июля 2016 г.
Алескеров Ф. Т., Егорова Л. Г., Гохберг Л. М. и др., , in: Springer Proceedings in Mathematics and Statistics. Volume 104 Models, Algorithms and Technologies for Network Analysis.: Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY: Springer, 2014. Ch. 1 P. 1–8.
Добавлено: 15 октября 2015 г.