| Наименование РИД |
Программа для анализа и гранулирования нечётких временных рядов
|
| Реферат |
"Цель работы: Разработка программного обеспечения для интеллектуального анализа и прогнозирования климатических временных рядов на основе методов гранулирования и гибридных моделей нечеткой логики и машинного обучения.
Объект исследования: Нечеткие временные ряды, представленные климатическими данными, характеризующиеся неопределенностью, неполнотой и сложной структурой.
Методы исследования: В работе применяются методы предобработки и анализа данных, алгоритмы гранулирования временных рядов (включая кластеризацию, анализ градиентов и агрегацию), методы нечеткой логики, а также алгоритмы машинного обучения (метод опорных векторов, случайный лес).
Актуальность: Обусловлена необходимостью в эффективных инструментах для анализа сложных, зашумленных и неполных временных последовательностей, типичных для климатических систем, с целью извлечения значимых паттернов и повышения точности среднесрочных прогнозов.
Результаты: Создана программа, реализующая полный цикл обработки данных: от загрузки и очистки до интеллектуального гранулирования, построения прогнозных моделей и комплексной визуализации результатов. Достигнуто формализованное представление исходных данных в виде информационных гранул, служащих основой для прогнозирования.
Область применения и значимость: Система предназначена для научных исследований в области анализа данных, климатологии и агрометеорологии, а также для образовательного процесса. Ее практическая ценность заключается в предоставлении инструмента для выявления скрытых закономерностей в сложных временных рядах. Теоретическая значимость состоит в реализации и верификации гибридного подхода, сочетающего гранулирование, теорию нечетких множеств и машинное обучение. Программа может использоваться как лабораторный стенд для студентов, изучающих интеллектуальный анализ данных.
|
| Возможные направления использования |
Научно-исследовательский инструмент в климатологии и экологии: Использование программы для анализа долгосрочных климатических рядов (температура, осадки) с целью выявления устойчивых паттернов, трендов и аномалий, что актуально для изучения изменчивости климата.
Платформа для разработки предиктивных моделей в агросекторе: Адаптация программы для прогнозирования агроклиматических показателей (например, дат наступления фенологических фаз, рисков засухи или заморозков) на основе гранулированных исторических данных для поддержки принятия решений.
Образовательный модуль в вузах: Внедрение программы в учебные курсы по дисциплинам «Интеллектуальный анализ данных», «Системы искусственного интеллекта», «Прогнозирование» для наглядного изучения методов гранулирования, нечеткого моделирования и их интеграции с алгоритмами машинного обучения.
Прототип системы мониторинга технических процессов: Применение разработанных алгоритмов гранулирования и анализа для мониторинга и прогнозирования состояния сложного оборудования (в энергетике, на производстве), где данные с датчиков также формируют нечеткие временные ряды.
Особенности использования: Эффективность программы напрямую зависит от качества и объема входных данных. Для применения в новых предметных областях (финансы, медицина) требуется содержательная адаптация методов гранулирования и настройка моделей. В образовательном контексте ключевой ценностью является наглядность и модульность, позволяющая изучать каждый этап анализа отдельно.
|
| Количество опытных образцов |
1
|
| Количество просмотров |
3
|
| Наличие дополнительных файлов |
True
|
| Использование РИД правообладателем |
False
|
| Внешнее использование РИД |
False
|
| НИОКТР (JSON) |
{}
|
| ИКСИ (JSON) |
[]
|
| ИКСПО (JSON) |
[]
|
| ОЭСР (JSON) |
[]
|
| Дата первого статуса |
2025-12-04T11:50:29.154817+00:00
|
| Предполагаемый тип результата |
Программа для ЭВМ
|
| Ожидаемая роль |
Исполнитель
|
| Заказчик |
ГОСУДАРСТВЕННОЕ НАУЧНОЕ БЮДЖЕТНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ "АКАДЕМИЯ НАУК РЕСПУБЛИКИ ТАТАРСТАН"
|
| Руководитель работы |
Бурнашев Рустам Арифович
|
| Руководитель организации |
Таюрский Дмитрий Альбертович
|
| Регистрационный номер НИОКТР |
125020501508-9
|
| Последний статус |
Подтверждена, 625122500449-2, 2025-12-25 19:11:04 UTC
|
| ОКПД |
Средства разработки инструментальные и программное обеспечение языков программирования на электронном носителе
|
| Ключевые слова |
МАШИННОЕ ОБУЧЕНИЕ; ПРОГНОЗИРОВАНИЕ; ЭКСПЕРТНАЯ СИСТЕМА; АНАЛИЗ ДАННЫХ; НЕЧЁТКАЯ ЛОГИКА
|
| Исполнители |
ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "КАЗАНСКИЙ (ПРИВОЛЖСКИЙ) ФЕДЕРАЛЬНЫЙ УНИВЕРСИТЕТ"
|
| Авторы |
Бурнашев Рустам Арифович
|
| Коды тематических рубрик |
20.53.19 - Средства обработки и поиска информации
|
| OESR |
Автоматизированные системы управления
|
| Приоритеты научно-технического развития |
а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;
|
