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:
АННОТАЦИЯ
Подано результати теоретичних досліджень моделі обчислень на класифікаціях. На основі математичної структури «дерево» введено набір операцій, які дозволяють визначити міру на плоских класифікаціях. Класифікації з декількома площинами поділу є метричним простором і розглядаються як логічний розвиток плоских класифікацій, що застосовуються, зокрема, в задачах підбору експертів. Показано, що отримана модель відповідає принципам математичного моделювання.
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.