Интеллектуальные, нейросетевые и геоинформационные технологии, распределенные информационные системы.

Ведущие ученые

Отделы

Основные результаты

1. Разработаны гибридные модели знаний, позволяющие выполнять геомоделирование с элементами активизации семантической информации ГИС. Предложены методы построения статических и динамических параллельно-последовательно-альтернативных структур знаний, которые позволяют анализировать логические связи в системе продукций. Динамические структуры знаний применены для моделирования развития сложных сценариев и анализа последствий ЧС. Предложена объектно-ориентированная реализация языка представления знаний. Разработаны алгоритмические и программные средства. Создана технология построения экспертных геоинформационных систем. Выполнена апробация для задач предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций. Предложен новый подход к поддержке организационного управления на основе методов OLAP (On-Line Analytical Processing) — решение управленческих задач (анализа, оценивания, планирования) путем конструирования аналитических моделей. Апробация предложенного подхода проведена для задач анализа и планирования объемов медицинской помощи населению Красноярского края [подробнeе].
2. Созданы новые алгоритмы непараметрической обработки информации [подробнeе]
3. Выполнен анализ региональных трендов климатических показателей на территории Сибири и России: температур, осадков, континентальности и др. С применением геоинформационной системы произведено районирование территории Сибири и России в целом по результатам исследования многолетних колебаний климатических переменных. Выделены районы с наибольшими изменениями климатических переменных [подробнeе].
4. Созданы быстрые методы обучения нейронных сетей и технология извлечения знаний из обучаемых прореживаемых нейронных сетей, разработано программное обеспечение и исследованы многочисленные прикладные проблемы в различных областях. [подробнeе].
5. Разработаны методы и программное обеспечение Нейро-ГИС для визуализации и картографирования данных произвольной природы. На основе методов Нейро-ГИС для визуализации и картографирования данных разработан метод автоматической идентификации белок-кодирующих участков в геноме [подробнeе].