|
|
 |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
Методы оптимизации и теория управления
Ответственные за рубрику: д.т.н. Гурман В.И., д.ф-м.н. Сачков Ю.Л.
|
20
Поступила в редакцию 21.10.2011
Подписана в печать 27.10.2011
13 с.
/r1/pdf.jpg)
PDF |
Ардентов А.А., Сачков Ю.Л. /Ardentov A.A., Sachkov Yu.L./
Антропоморфное восстановление поврежденных изображений на основе
методов субримановой геометрии
/Antropomorphic recovery of corrupted images
via methods of subRiemannian geometry/
Согласно результатам нейрогеометрии
зрения, человеческий мозг восстанавливает изофоты на поврежденных
изображениях с помощью оптимальных кривых для некоторой задачи
оптимального управления — субримановой задачи на группе движений
плоскости. В статье описывается алгоритм антропоморфного
восстановления поврежденных бинарных изображений на основе
оптимального синтеза для этой задачи.
/According to neurogeometry of vision, human brain recovers
isophotes of corrupted images via optimal curves for a certain
optimal control problem — subRiemannian problem on the group of
motions of the lane. The paper describes an algorithm for
antropomorphic inpainting of corrupted binary images on the basis of
optimal synthesis for this problem./
Ключевые слова: восстановление изображений, субриманова геометрия,
оптимальное управление.
/Key words: image inpainting, optimal control, subRiemannian
geometry./
|
|
Ссылка на статью обязательна |
0421100139\0020 http://psta.psiras.ru/read/psta2011_4_3-15.pdf |
|
27
Поступила в редакцию 09.11.2011
Подписана в печать
28.11.2011
5 c.
/r1/pdf.jpg)
PDF |
Понизовкин Д.М., Амелькин С.А.
/Ponizovkin D.M. Amelkin S.A./
Математическая модель коллаборативных процессов принятия решений
/A Mathematical Model of Collaborative Decision-Making Processes/
В статье рассматривается математическая модель
предпочтений пользователей коллаборативной рекомендательной системы.
Вводится критерий оптимальности работы системы. Предложен алгоритм
определения эффективности работы системы.
/Mathematical model of consumer's preferences for a
collaborative recommendation service. A problem on optimal regime of
the recommendation service is formulated. An algorithm of efficiency
estimation is suggested./
Ключевые слова: рекомендательные
системы, коллаборативная фильтрация.
/Key words: recommendation
service, collaborative filtering./ |
|
Ссылка на статью обязательна |
0421100139\0021
http://psta.psiras.ru/read/psta2011_4_95-99.pdf |
|
28
Поступила в редакцию 09.11.2011
Подписана в печать
28.11.2011
6 c.
PDF |
Амелькина М.А. /Amelkina M.A./
Предельные возможности конкурентных и коллаборативных экономических
систем
/Extreme performance of competitive and collaborative markets/
Рассмотрены математические модели конкурентных
рынков. Поставлены задачи о максимуме прибыли и максимуме
конкурентного преимущества, достигаемых за счет ценовой политики
фирмы, с учетом реакции рынка. Рынок рассматривается как цепь
Маркова при непрерывном времени, где интенсивности перехода зависят
от цен фирм-конкурентов. Задачи решены для дуополистического рынка.
/Mathematical models of competitional and
collaborative markets are considered. Problems of maximum of profit
and maximum of competitional surplus are formulated. Controls are
prices and restrictions are put for reaction of the market. The
market is considered as a Markov chain where transfer intensities
are determined by prices of competitive firms. The problems are
solved for duopolistic market./
Ключевые слова: экономические
макросистемы, конкурентное преимущество, конкуренция, дуополия.
/Key words: economic
macrosystems, competitive surplus, duopoly./ |
|
Ссылка на статью обязательна |
0421100139\0022
http://psta.psiras.ru/read/psta2011_4_101-106.pdf |
|
29
Поступила в редакцию 09.11.2011
Подписана в печать
28.11.2011
8 c.
PDF |
Понизовкин Д.М.
/Ponizovkin D.M./
Построение оптимального графа связей в системах коллаборативной
фильтрации
/Construction of optimal graph of relations between sets of subjects
and objects in collaborative filter systems/
Методы коллаборативной фильтрации — это
множество алгоритмов и методик, позволяющих производить прогноз
оценок пользователя информационных систем, основываясь на оценках
других пользователей, что позволяет помогать людям в выборе и
анализе огромного количества интересующей их информации. В статье
рассмотрен способ построения функции расстояния между пользователями
системы и объектами (которым пользователи ставят оценки),
основываясь на функции расстояния между пользователями. Также в
статье приведен критерий качества прогнозов.
/Collaborative filtering (CF) is the process of
filtering for information or patterns using techniques involving
collaboration among multiple agents, viewpoints, data sources, etc.
Applications of collaborative filtering typically involve very large
data sets. In article presents metric function between set of users
and set of items and evaluating method of predictions./
Ключевые слова: коллаборативная
фильтрация, рекомендательные системы, критерий прогнозирования,
расстояние между пользователем и объектом.
/Key words: collaborative filtering, recommender
systems, evaluating of predictions, distance between user and item./ |
|
Ссылка на статью обязательна |
0421100139\0023
http://psta.psiras.ru/read/psta2011_4_107-114.pdf |
• Содержание выпуска •
• Методы оптимизации и теория управления •
• Искусственный интеллект, интеллектуальные системы, нейронные сети •
• Программное и аппаратное обеспечение для суперЭВМ •
• Программное и аппаратное обеспечение распределенных и суперкомпьютерных систем •
|
