Инновационные проекты в области применения интеллектуальных моделей анализа данных Максим Щербаков к.т.н., доцент каф. САПР и ПК 15.12.20131.

Презентация:



Advertisements
Похожие презентации
Формулы и правила дифференцирования. МБОУ гимназия 3 г. Мурманска Шахова Татьяна Александровна.
Advertisements

Анализ данных в маркетинге с помощью передовых интеллектуальных технологий DataMining.
Развитие платформы облачных вычислений Microsoft Windows Azure Лекция 8 Управление Web-сервисами в новой версии Windows Azure Сафонов Владимир Олегович.
СОВРЕМЕННЫЕ ПРОБЛЕМЫ ИНФОРМАТИКИ Усольцев В.Л., кафедра алгебры, геометрии и информатики ВГПУ.
Анализ надежности энергосистемы в условиях рынка Докладчик: Михайлов Михаил Развитие энергетики и проблемы надежности.
Не с теми я, кто бросил землю на растерзание врагам. Автор проекта: Учитель литературы Рахматуллина З.Г.
Этапы развития информатики в нашей стране – от машинных залов к облачным вычислениям Павел Леонидович Храпкин Stages of development of science in our country.
Комбинация Text и Data Mining Комбинация технологий text и data mining увеличивает пространство поиска возможных факторов, влияющих на решение,
Архитектура, возможности и методы использования платформы облачных вычислений Microsoft Windows Azure Лекция 2 Понятие об облачных вычислениях. Обзор платформ.
ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ТУРИСТСКОЙ ИНДУСТРИИ.
Деление натуральных чисел. Старт. Юшманова Н.М. МБОУ 4 г. Апатиты.
12/14/20131 Подготовка к ЕГЭ по физике. © ООО ФИЗИКОН 2002 © ООО ФИЗИКОН /14/20132 Структура программ.
Критерии оценки логистики компании. Методы повышения эффективности работы персонала компании.
Николай Носов RCCPA Проблемы перехода к облачному сервису.
Теории происхождения человека. Цель работы: Обобщить знания об основных теориях происхождения человека
функционирован ие молодежного сленга в подростковой среде Admin.
Общественно-государственное участие в управлении образованием Д.В. Дубров директор филиала КК ИПК, г. Норильск.
Введение в задачи исследования и проектирования цифровых систем Санкт-Петербургский государственный университет Факультет прикладной математики - процессов.
Анализ деятельности по расширению общественного участия в управлении образованием за первое полугодие 2009 г. Долгова Л. М., руководитель региональной.
Дополнительный протокол к соглашению о гарантиях МАГАТЭ в связи с ДНЯО. Реализация Дополнительного протокола между РФ и МАГАТЭ к соглашению о гарантиях.
Транксрипт:

Инновационные проекты в области применения интеллектуальных моделей анализа данных Максим Щербаков к.т.н., доцент каф. САПР и ПК

Основные направления 1.Энергосбережение. Разработка, применение и исследование интеллектуальных моделей анализа данных для прогнозирования потребления электроэнергии, выявления аномалий в потреблении и выявления потенциала энергосбережения. 2.Эволюционные коннективистские модели. Разработка, применение и исследование эволюционных коннективистских моделей идентификации динамических систем. 3.Облачные вычисления. Разработка, применение и исследование интеллектуальных моделей анализа данных в системах облачного вычисления. 4.Управление на основе прогнозирования. Разработка моделей интеллектуального управления на основе прогнозирования

Энергосбережение Формирование прогноза потребления электроэнергии объектами на основе имеющейся информации 1.Формирование автоматических процедур прогнозирования и исключение эксперта из процедуры. 2.Ориентация на современные требования к системам прогнозирования в условиях сектора свободной торговли электроэнергии. 3.Применение современных, научно обоснованных моделей анализа данных для формирования прогнозных моделей, базирующихся на различных целевых функций. 4.Выявление аномалий в процессе сбора информации о потреблении электроэнергии

Лаборатория энергосбережения

База знаний

Эволюционные коннективистские модели 1.Моделирование динамических систем с использованием эволюционных коннективистских систем 2.Разработка гибридных коннективистских систем: 1.нейронные сети; 2.нечеткие нейронные сети; 3.импульсные нейронные сети. 3.Моделирование социально-экономического развития

Применение эволюционных коннективистских систем

Облачные вычисления 1.Реализация алгоритмов интеллектуальной обработки данных в среде облачных вычислений как сервис. 2.Предоставление автоматических вычислительных процедур как сервиса для решения задачи: 1.классификации; 2.прогнозирования. 3.Разработка сервиса picture has taken from makes-business-owners-nervous/ makes-business-owners-nervous/

CDMS - intelligence online data mining service

Управление на основе прогнозирования 1.Разработка гибридных моделей управляющего устройства, обрабатывающего информацию 1.о предыдущем поведении объекта; 2.о прогнозных значениях

Проекты (2004, совм. с ВолГМУ) Интеллектуальные модели прогнозирования ранних тромбогеморрагических осложнений после реконструктивных операций на магистральных артериях нижних конечностей. (2005, совм. с ВолгГАСУ) Система прогнозирования транспортно - эксплуатационного состояния автомобильных дорог. (2008, совм. с администр. Волгоградской области) Интеллектуальный анализ социально- экономического развития муниципальных образований Волгоградской области (2010, РФФИ р_поволжье_а ) Разработка, применение и исследование эволюционных коннективистских моделей идентификации динамики систем на коротких интервалах наблюдения. (2010, Компания Porta Capena, Бельгия) Development of statistical analysis and knowledge database discovery approaches to minimize energy consumption based on time series. (2010, Компания Porta Capena, Бельгия) Discovering anomalies in data and estimating quality of data (2010, Katholieke Hogeschool Kempen Campus Geel, Бельгия) Energiemonitoring en anomaliedetectie in gebouwen

Команда и контакты Максим Щербаков, к.т.н.,доцент Дмитрий Панченко, к.т.н.,ст. преп. Тимур Яновский, к.ф-м.н.,доцент Наталия Щербакова, к.т.н.,доцент Антон Тюков, аспирант Максим Щербаков – Телефон – Почта – Skype maxshcherbakov – Wiki: