Онлайн-семинар: методы системного анализа и статистики

Состоялся онлайн-семинар, организованный Санкт-Петербургским научным центром РАН при участии специалистов КБНЦ РАН, посвященный защите диссертационной работы Г. В. Дорохиной. Мероприятие собрало ученых и исследователей, заинтересованных в современных подходах к системному анализу и статистике.

Основное внимание было уделено актуальным вопросам классификации последовательностей в условиях дефицита обучающих данных. Как отметила Г. В. Дорохина, для эффективной классификации с использованием метода динамического временного выравнивания (DTW) необходимо наличие хотя бы одного образца для каждого класса. Однако, по словам докладчицы, этот метод имеет свои ограничения: он не способен одновременно сопоставлять общие части множества эталонных рядов с нулевой частью входного ряда, что может значительно снижать его эффективность в ряде практических задач.

В качестве альтернативного подхода Г. В. Дорохина предложила использовать дерево префиксов (trie) — структуру данных, позволяющую многократно сопоставлять общие части рядов с их начальной частью. Тем не менее, как было отмечено в ходе обсуждения, и эта методика сталкивается с определенными трудностями, связанными с недостаточным количеством образцов начальных частей, что может ограничивать ее применение.

Для решения данной проблемы исследователь предложила рассмотреть возможность создания ряда последовательностей, состоящих из элементов, каждому из которых соответствует фрагмент ряда. Этот подход, по мнению Г. В. Дорохиной, позволит значительно увеличить вариативность эталонных образцов и, как следствие, улучшить качество классификации и повысить точность анализа данных.