Алгоритмы обработки информации | Конструктивная кибернетика

Алгоритмы обработки информации


Разработка алгоритмов обработки информации – магистральное направление высокотехнологичного инжиниринга группы «Конструктивная Кибернетика». На нём сосредоточены основные интеллектуальные ресурсы группы.

Данное направление, помимо самостоятельного значения, имеет непосредственную связь с другими направлениями высокотехнологичного инжиниринга группы: МСС; ИУС.

Высококлассные специалисты, интеграция знания, глубокое понимание применяемых математических методов, широкая общенаучная эрудиция, системный подход, объёмный набор методов, строгое обоснование с позиций теории информации и теории вероятностей, позволяют создавать алгоритмы близкие по характеристикам к предельно достижимым, максимально соответствующие целевым требованиям. Совокупный опыт собственных инициативных разработок и внешних проектов позволяет нам предлагать решения в области разработки как отдельных элементов, так и законченных алгоритмических конструкций следующих классов:

Группа «Конструктивная Кибернетика» имеет практический опыт работы со следующими типами представления информации:

  • многомерные временные ряды (в том числе неэквидистантные);

  • двумерные векторные и скалярные поля (изображения);

  • нестационарные двумерные векторные и скалярные поля (видео-последовательности);

  • трёхмерные векторные и скалярные поля (3D томограммы);

  • нестационарные трёхмерные векторные и скалярные поля (параметрические и временные последовательности 3D томограмм);

  • многомерные массивы;

  • таблицы «объект-признак».

Мы работаем с данными представленными как в сильных, так и в слабых шкалах.

Наша группа располагает возможностями полного цикла разработки с «нуля» указанных выше классов алгоритмов обработки информации. В число основных видов работ входят:

  • Формализация постановки задачи.

  • Структурно-функциональная декомпозиция.

  • Анализ наблюдаемости объекта.

  • Выделение информативных признаков.

  • Формирование критериев оценивания.

  • Планирование оптимального эксперимента.

  • Разработка математического ядра.

  • Анализ адекватности алгоритма.

  • Анализ устойчивости алгоритма.

  • Оптимизация вычислительного представления.