Graph Condensation for Large Factor Models

B. N. Chetverushkin; Четверушкин Б. Н.; V. A. Sudakov; Судаков В. А.; Yu. P. Titov; Титов Ю. П.

doi:10.31857/S2686954324030119

Конденсация графов для больших факторных моделей

Авторы: Четверушкин Б.Н.¹, Судаков В.А.¹, Титов Ю.П.²
Учреждения:
1. Федеральное государственное учреждение “Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики имени М.В. Келдыша Российской академии наук”
2. Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)”
Выпуск: Том 517 (2024)
Страницы: 66-73
Раздел: МАТЕМАТИКА
URL: https://rjeid.com/2686-9543/article/view/647988
DOI: https://doi.org/10.31857/S2686954324030119
EDN: https://elibrary.ru/YAYMIS
ID: 647988

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ
Доступ закрыт

Доступ предоставлен
Доступ закрыт

Доступ платный или только для подписчиков

Аннотация
Полный текст
Об авторах
Список литературы
Дополнительные файлы
Статистика

Аннотация

В работе разработан оригинальный метод обработки больших факторных моделей на основе конденсации графа с применением моделей машинного обучения и искусственных нейронных сетей. Созданный математический аппарат может быть использован в задачах планирования и управления сложными организационно-техническими системами, при оптимизации крупных социально-экономических объектов масштаба отраслей государства, для решения задач здоровьесбережения нации (поиск совместимостей при приеме лекарственных средств, оптимизация ресурсного обеспечения здравоохранения).

Ключевые слова

факторная модель, конденсация графа, кластеризация, собственный вектор, собственные значения

Полный текст

Об авторах

Б. Н. Четверушкин

Федеральное государственное учреждение “Федеральный исследовательский центр Институт прикладной математики имени М.В. Келдыша Российской академии наук”

Автор, ответственный за переписку.
Email: office@keldysh.ru

академик РАН

Россия, Москва

В. А. Судаков

Email: sudakov@ws-dss.com
Россия, Москва

Ю. П. Титов

Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования “Московский авиационный институт (национальный исследовательский университет)”

Email: kalengul@mail.ru
Россия, Москва

Список литературы

Четверушкин Б.Н., Судаков В.А. Факторная модель для исследования сложных процессов // Доклады Академии наук. 2019. Т. 489. № 1. С. 17–21.
Forrester J.W. Policies, decisions and information sources for modeling // European Journal of Operational Research. 1992. V. 59. № 1. P. 42–63.
Honti G., Dörgő G., Abonyi J. Network analysis dataset of system dynamics models // Data in Brief. 2019. V. 27. P. 104723.
Jain A., Murty M., Flynn P. Data Clustering: A Review // ACM Computing Surveys. 1999. V. 31. № 3.
Lance G.N., Williams W.T. A general theory of classification sorting strategies in hierarchical system // Comp. J. 1967. № 9. P. 373–380.
Kohonen T. Essentials of the self-organizing map // Neural Networks. 2013. V. 37. P. 52–65.
Alam A., Ahamad M.K. K-Means Hybridization with Enhanced Firefly Algorithm for High-Dimension Automatic Clustering // Journal of Advanced Research in Applied Sciences and Engineering Technology. 2023. V. 33. № 3. P. 137–153.
Reynolds D. Gaussian Mixture Models // Encyclopedia of Biometrics. Boston, MA: Springer, 2009.
Нестеров В.А., Судаков В.А., Сыпало К.И., Титов Ю.П. Матрица нечетких корреспонденций модели авиационных перевозок // Известия Российской академии наук. Теория и системы управления. 2022. Т. 6. № 6. С. 95–102.