Модель вычислений на классификациях

Г.А. Кравцов, канд. техн. наук,
Ин-т проблем моделирования в энергетике им. Г.Е. Пухова НАН Украины
(Украина, 03164, Киев-164, ул.Генерала Наумова, 15,
e-mail: Этот адрес электронной почты защищён от спам-ботов. У вас должен быть включен JavaScript для просмотра.)

АННОТАЦИЯ

Представлены результаты теоретических исследований модели вычислений на классификациях. На основе математической структуры «дерево» введен набор операций, позволяющих определить меру на плоских классификациях. Классификации, имеющие несколько плоскостей деления, представляют собой метрическое пространство и рассматриваются как логичное развитие плоских классификаций, применяемых, в частности, в задачах подбора экспертов. Показано соответствие полученной модели принципам математического моделирования.

КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:

плоская классификация, пространственная классификация, мера, относительное расстояние, абсолютное расстояние, модель вычислений.

СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Association for Information Science and Technology (2015). Conceptual Crowbars and Classification at the Crossroads: The Impact and Future of Classification Research (SIG/CR).—[On-line] Available from: https://www.asist.org/events/annual-meeting/annual-meeting-2015/seminars-and-workshops/conceptual-crowbars-and-classification-at-the-crossroads-the-impactand-future-of-classification-research-sigcr/. [Accessed: December, 2015].
2. Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: теория принятия решений —М.: КНОРУС, 2010.— 568 с.
3. Universal Decimal Classification [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://www.udcsummary.info/. — Ноябрь 2015.
4. Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий.—М. : Радио и связь, 1993.— 278 с.
5. Тоценко В.Г. Методы и системы поддержки принятия решений. Алгоритмический аспект. — Киев: Наук. думка, 2002. — 382 с.
6. Шереметьева С.О., Осминин П.Г. Киберленинка. Методы и модели автоматического извлечения ключевых слов. [Электронный ресурс]. — Режим доступа: http://cyberleninka.ru/article/n/metody-i-modeli-avtomaticheskogo-izvlecheniya-klyuchevyh-slov. —Ноябрь 2015.
7. Ивлев Ю.В. ЛОГИКА. Учебник. Изд.четвертое, пер. и доп.—М. : Изд-во «Проспект»,2008.— 304 с.
8. Фейс К. Алгебра: кольца, модули и категории. Т. 1. — М. : «Мир», 1977. — 688 с.
9. Берзтисс А. Структуры данных. — М. : Статистика, 1974. — 408 с.
10. Шаталкин А.И. Таксономия. Основания, принципы и правила. —М. : Товарищество научных изданий КМК, 2012.— 600 с.
11. Загоруйко Н.Г., Борисова И.А., Дюбанов В.В., Кунтенко О.А. Меры сходства, компактности, информативности и однородности обучающей выборки // Тр. Всеросийской конф. «Знания — Онтологии — Теории» (ЗОНТ-09). Том 1. — Новосибирск, 2009.—С. 93—102.
12. Елисеева И.И., Рукавишников В.О. Группировка, корреляция, распознавание образов. Статистические методы классификации и измерения связей.—М. : Статистика, 1977.—144 с.
13. Богданов А.А. Тектология: Всеобщая организационная наука.—М. : «Финансы», 2003.—287 c.
14. Самарский А.А., Михайлов А.П. Математическое моделирование: Идеи. Методы. Примеры.— М. : Физматлит, 2001. — 320 с.
15. Бир С.Т. Мозг фирмы. — М. : «Едиториал УРСС», 2005. — 416 c.

КРАВЦОВ Григорий Алексеевич, канд.техн.наук, докторант Ин-та проблем моделирования в энергетике им. Г.Е. Пухова НАН Украины. В 2000 г. окончил Севастопольский военно-морской ин-т им. П.С. Нахимова. Область научных исследований — математическое моделирование, кибербезопасность смарт-грид, криптография, разработка распределенных гетерогенных вычислительных систем.

Полный текст: PDF (русский)