Рангово-экспертная функция отклонений для классификации сложных объектов

Обложка

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Предложена новая функция для классификации природных, социальных и природно-социальных объектов. В ее основу положена сумма ранговых отклонений сравниваемого объекта от эталонного с учетом значимости характеристик (показателей) объекта. Для оценки характеристик применяются весовые коэффициенты, рассчитываемые по результатам экспертных опросов или другими методами. Разработана вербально-числовая шкала оценки близости сравниваемых объектов по численному значению функции. Показано, что предложенная функция не является метрикой в геометрическом смысле, но является функцией близости, применяемой в задачах многомерного шкалирования. Приведены примеры расчета значений функции для геоэкологической задачи сравнения уязвимости территорий к аварийным разливам нефти, а также для задачи выбора альтернатив при покупке недвижимости. Представлена рекомендованная последовательность применения набора процедур для решения задач с использованием функции отклонений.

Об авторах

В. Б Коробов

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: szoioran@mail.ru
г. Москва, Россия

А. Г Тутыгин

Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лаверова Уральского отделения Российской академии наук

Email: andgt64@yandex.ru
г. Архангельск, Россия

А. С Лохов

Институт океанологии им. П.П. Ширшова РАН

Email: a.s.lohov@yandex.ru
г. Москва, Россия

Список литературы

  1. Хантингтон С. Столкновение цивилизаций. – М.: АСТ: Астрель, 2011. – 571 с. [Huntington, S.P. The Clash of Civilizations and the Remaking of World Order. – New York: Simon & Schuster, 2011. – 368 p.]
  2. Линней К. Философия ботаники. – М.: Наука, 1989. – 456 с. [Linnaeus, C. Linnaeus' Philosophia Botanica. – Oxford: Oxford University Press, 2005. – 428 p.]
  3. Hamming, R.W. Error-Detecting and Error-Correcting Codes // Bell System Technical Journal. – 1950. – Vol. 29, no. 2. – P. 147–160.
  4. Deza, M., Deza, E. Encyclopedia of Distances. – Berlin–Heidelberg: Springer-Verlag, 2009. – 590 p.
  5. Guttman, L. A General Nonmetric Technique for Finding the Smallest Coordinate Space for a Configuration of Points // Psychometrika. – 1968. – Vol. 23, no. 4. – P. 469–506.
  6. Толстова Ю.Н. Основы многомерного шкалирования: учебное пособие. – М.: КДУ, 2006. – 160 с. [Tolstova Yu.N. Osnovy mnogomernogo shkalirovaniya: uchebnoe posobie. – M.: KDU, 2006. – 160 p. (In Russian)]
  7. Everitt, B.S., Landau, S., Leese, M., Stahl, D. Cluster Analysis: Fifth Edition. – Hoboken: John Wiley & Sons, 2011. – 330 p. – doi: 10.1002/9780470977811.
  8. Baccour, L. Amended Fused TOPSIS-VIKOR for Classification (ATOVIC) Applied to Some UCI Data Sets // Expert Systems with Applications. – 2018. – Vol. 99. – Р. 115–125. – doi: 10.1016/j.eswa.2018.01.025.
  9. Yusuf H., Panoutsos G. Multi-criteria Decision Making Using Fuzzy Logic and ATOVIC with Application to Manufacturing // IEEE International Conference on Fuzzy Systems (FUZZ-IEEE). – Glasgow, UK, 2020. – P. 1–7. – doi: 10.1109/FUZZ48607.2020.9177772.
  10. Taunk, K., De, S., Verma, S., Swetapadma, A. A Brief Review of Nearest Neighbor Algorithm for Learning and Classification // International Conference on Intelligent Computing and Control Systems (ICCS). – Madurai, India, 2019. – P. 1255–1260. – doi: 10.1109/ICCS45141.2019.9065747.
  11. Yang F.J. An Implementation of Naive Bayes Classifier // International Conference on Computational Science and Computational Intelligence (CSCI). – Las Vegas, NV, USA, 2018. – P. 301–306. – doi: 10.1109/CSCI46756.2018.00065.
  12. Коробов В.Б., Тутыгин А.Г. Классификационные методы решения эколого-экономических задач. – Архангельск: Поморский университет, 2010. – 310 с. [Korobov, V.B., Tutygin, A.G. Klassifikatsionnye metody resheniya ehkologo-ehkonomicheskikh zadach. – Arkhangel'sk: Pomorskii universitet, 2010. – 310 p. (In Russian)]
  13. Безуглая Э.Ю. Мониторинг состояния атмосферы в городах. – Л.: Гидрометеоиздат, 1986. – 200 с. [Bezuglaya, Eh.Yu. Monitoring sostoyaniya atmosfery v gorodakh. – L.: Gidrometeoizdat. – 1986. – 200 p. (In Russian)]
  14. Лохов А.С., Губайдуллин М.Г., Коробов В.Б., Тутыгин А.Г. Географо-экологическое районирование трассы нефтепровода по степени опасности воздействия на окружающую среду при аварийных разливах нефти в Арктике // Теоретическая и прикладная экология. – 2020. – № 4. – С. 43–48. – doi: 10.25750/1995-4301-2020-4-045-050. [Lokhov, A.S., Gubaidullin, M.G., Korobov, V.B, Tutygin, A.G. Geographical and Ecological Land Zoning of Onshore Oil Pipeline Location by Level of Hazard to Environment from Emergency Oil Spills in Arctic Region // Theoretical and Applied Ecology. – 2020. – No. 4. – P. 43–48. (In Russian)]
  15. Коробов В.Б., Кочуров Б.И., Тутыгин А.Г. Методология районирования сложных географо-экологических объектов экспертно-статистическими методами // Проблемы региональной экологии. – 2020. – № 5. – C. 42–48. [Korobov, V.B., Kochurov, B.I., Tutigin, A.G. Methodology of Zoning of Complex Geographic and Ecological Objects Using Expert Statistical Methods // Problemy regional'noi ehkologii. – 2020. – No. 5. – P. 42–48. (In Russian)]

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML


Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».