Издательство СО РАН

Издательство СО РАН

Адрес Издательства СО РАН: Россия, 630090, а/я 187
Новосибирск, Морской пр., 2

soran2.gif

Baner_Nauka_Sibiri.jpg


Яндекс.Метрика

Array
(
    [SESS_AUTH] => Array
        (
            [POLICY] => Array
                (
                    [SESSION_TIMEOUT] => 24
                    [SESSION_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [MAX_STORE_NUM] => 10
                    [STORE_IP_MASK] => 0.0.0.0
                    [STORE_TIMEOUT] => 525600
                    [CHECKWORD_TIMEOUT] => 525600
                    [PASSWORD_LENGTH] => 6
                    [PASSWORD_UPPERCASE] => N
                    [PASSWORD_LOWERCASE] => N
                    [PASSWORD_DIGITS] => N
                    [PASSWORD_PUNCTUATION] => N
                    [LOGIN_ATTEMPTS] => 0
                    [PASSWORD_REQUIREMENTS] => Пароль должен быть не менее 6 символов длиной.
                )

        )

    [SESS_IP] => 44.211.117.101
    [SESS_TIME] => 1711631111
    [BX_SESSION_SIGN] => 9b3eeb12a31176bf2731c6c072271eb6
    [fixed_session_id] => 7fce4230575199c074e2f05aa2d41702
    [UNIQUE_KEY] => 58afea83bc0fd4058e35c3444191822e
    [BX_LOGIN_NEED_CAPTCHA_LOGIN] => Array
        (
            [LOGIN] => 
            [POLICY_ATTEMPTS] => 0
        )

)

Поиск по журналу

Вестник НГУЭУ

2015 год, номер 4

НЕКОТОРЫЕ ПОДХОДЫ К АНАЛИЗУ ДАННЫХ В АРХЕОЛОГИИ

Ю.П. Холюшкин1, В.С. Костин2
1Государственная публичная научно-техническая библиотека СО РАН, ул. Восход, 15, г. Новосибирск, 630200, Россия
Kholush45@gmail.com
2Институт экономики и организации промышленного производства СО РАН, проспект Академика Лаврентьева, 17, г. Новосибирск, 630090, Россия
kostin@ieie.nsc.ru
Ключевые слова: дисперсионный анализ, кластерный анализ, метод повторной выборки с возвращением, сравнение классификаций, обобщенная классификация, analysis of variance, cluster analysis, a method of re-sampling with replacement, comparing of classifications, generalized classification
Страницы: 240-258
Подраздел: КОЛИЧЕСТВЕННЫЕ МЕТОДЫ В СОЦИАЛЬНЫХ И ГУМАНИТАРНЫХ ИССЛЕДОВАНИЯХ

Аннотация

Для реализации современных задач археологии необходимо использовать одно из новых направлений искусственного интеллекта - «интеллектуальный анализ данных», который является кратким и неточным переводом с английского языка терминов Data Mining и Knowledge Discovery in Data bases (DM&KDD). Авторами на протяжении ряда лет проводились исследования по статистическому анализу данных в археологии. В ходе этих исследований была разработана последовательность применения методов в археологии, при анализе цитирования, выявления научных школ. В ходе этих исследований применялись: методы дисперсионного анализа; методы факторного анализа и многомерного шкалирования; кластеризация. С помощью кластеризации средства Data Mining самостоятельно выделяют различные однородные группы данных; процедура выявления структуры таблицы. В статье приводятся специально разработанные средства для упорядочения неоднородной археологической информации и выявления ее структуры. Метод повторной выборки с возвращением. Сравнение классификаций и построение обобщенной классификации. Кроме того, в работе реализован метод построения сводной обобщенной классификации, основанный на анализе совпадения разных классификаций одних и тех же объектов.