Математические методы распознавания образов (конференция)

Материал из MachineLearning.

(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
м (История проведения конференции: правки в таблице)
Строка 2: Строка 2:
В программу конференции входит рассмотрение фундаментальных математических вопросов распознавания, интеллектуального анализа данных, прогнозирования и методов решения прикладных задач распознавания.
В программу конференции входит рассмотрение фундаментальных математических вопросов распознавания, интеллектуального анализа данных, прогнозирования и методов решения прикладных задач распознавания.
-
 
== Тематика конференции ==
== Тематика конференции ==
Строка 8: Строка 7:
Код раздела: TF (Theory and Fundamentals)
Код раздела: TF (Theory and Fundamentals)
''Статистические и алгебраические обоснования методов обучения по прецедентам. Теория вероятности, теория возможности и неопределённые нечёткие модели. Алгебраический подход к проблеме распознавания. Теоретические проблемы распознавания и прогнозирования.''
''Статистические и алгебраические обоснования методов обучения по прецедентам. Теория вероятности, теория возможности и неопределённые нечёткие модели. Алгебраический подход к проблеме распознавания. Теоретические проблемы распознавания и прогнозирования.''
-
 
* '''Методы и модели распознавания и прогнозирования'''
* '''Методы и модели распознавания и прогнозирования'''
Код раздела: MM (Methods and Models)
Код раздела: MM (Methods and Models)
''Дискретные (логические) модели распознавания. Статистические модели классификации и регрессии. Байесовский вывод. Модели классификации на основе сходства и разделимости. Нейросетевые модели. Многомерный анализ. Теория и методы прогнозирования временных рядов. Обучение без учителя, кластеризация.''
''Дискретные (логические) модели распознавания. Статистические модели классификации и регрессии. Байесовский вывод. Модели классификации на основе сходства и разделимости. Нейросетевые модели. Многомерный анализ. Теория и методы прогнозирования временных рядов. Обучение без учителя, кластеризация.''
-
 
* Проблемы эффективности вычислений и оптимизации
* Проблемы эффективности вычислений и оптимизации
Код раздела: СO (Computation and Optimization)
Код раздела: СO (Computation and Optimization)
''Проблемы алгоритмической сложности и построения эффективных вычислительных алгоритмов распознавания и прогнозирования. Параллельные вычисления. Численные методы оптимизации, применяемые при решении задач интеллектуального анализа данных.''
''Проблемы алгоритмической сложности и построения эффективных вычислительных алгоритмов распознавания и прогнозирования. Параллельные вычисления. Численные методы оптимизации, применяемые при решении задач интеллектуального анализа данных.''
-
 
* '''Обработка сигналов и анализ изображений'''
* '''Обработка сигналов и анализ изображений'''
Код раздела: SI (Signal Processing and Image Analysis)
Код раздела: SI (Signal Processing and Image Analysis)
''Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа и распознавания сигналов. Фурье-анализ и вейвлет-анализ. Обработка и распознавание речи. Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа, распознавания, понимания и синтеза изображений. Обработка видеоизображений.''
''Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа и распознавания сигналов. Фурье-анализ и вейвлет-анализ. Обработка и распознавание речи. Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа, распознавания, понимания и синтеза изображений. Обработка видеоизображений.''
-
 
* '''Прикладные задачи интеллектуального анализа данных'''
* '''Прикладные задачи интеллектуального анализа данных'''
Код раздела: AP (Applied Problems)
Код раздела: AP (Applied Problems)
''Прикладные задачи распознавания и прогнозирования в биоинформатике, медицине, технических науках, геологии, физике, химии, социологии, экономике, лингвистике. Анализ и понимание текста (text mining). Анализ данных о содержимом, структуре и посещаемости документов в сети Интернет (web mining).''
''Прикладные задачи распознавания и прогнозирования в биоинформатике, медицине, технических науках, геологии, физике, химии, социологии, экономике, лингвистике. Анализ и понимание текста (text mining). Анализ данных о содержимом, структуре и посещаемости документов в сети Интернет (web mining).''
-
 
* '''Прикладные системы распознавания и прогнозирования'''
* '''Прикладные системы распознавания и прогнозирования'''
Код раздела: AS (Applied Systems)
Код раздела: AS (Applied Systems)
Строка 30: Строка 24:
== История проведения конференции ==
== История проведения конференции ==
-
 
{| class="standard sortable" style="text-align: center; width: auto; table-layout: fixed;"
{| class="standard sortable" style="text-align: center; width: auto; table-layout: fixed;"
|-
|-
Строка 103: Строка 96:
|?
|?
|}
|}
-
 
====Ссылки====
====Ссылки====

Версия 14:44, 2 февраля 2008

Математические методы распознавания образов (ММРО) - научная конференция, посвященная проблемам анализа данных, распознавания образов и прогнозирования. ММРО регулярно проводится 1 раз в два года. Впервые конферецния ММРО была проведена в 1983 году. Конференция ММРО является самым представительным российским научным форумом в указанной области.

В программу конференции входит рассмотрение фундаментальных математических вопросов распознавания, интеллектуального анализа данных, прогнозирования и методов решения прикладных задач распознавания.

Тематика конференции

  • Фундаментальные основы распознавания и прогнозирования

Код раздела: TF (Theory and Fundamentals) Статистические и алгебраические обоснования методов обучения по прецедентам. Теория вероятности, теория возможности и неопределённые нечёткие модели. Алгебраический подход к проблеме распознавания. Теоретические проблемы распознавания и прогнозирования.

  • Методы и модели распознавания и прогнозирования

Код раздела: MM (Methods and Models) Дискретные (логические) модели распознавания. Статистические модели классификации и регрессии. Байесовский вывод. Модели классификации на основе сходства и разделимости. Нейросетевые модели. Многомерный анализ. Теория и методы прогнозирования временных рядов. Обучение без учителя, кластеризация.

  • Проблемы эффективности вычислений и оптимизации

Код раздела: СO (Computation and Optimization) Проблемы алгоритмической сложности и построения эффективных вычислительных алгоритмов распознавания и прогнозирования. Параллельные вычисления. Численные методы оптимизации, применяемые при решении задач интеллектуального анализа данных.

  • Обработка сигналов и анализ изображений

Код раздела: SI (Signal Processing and Image Analysis) Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа и распознавания сигналов. Фурье-анализ и вейвлет-анализ. Обработка и распознавание речи. Теория, методы и прикладные задачи обработки, анализа, распознавания, понимания и синтеза изображений. Обработка видеоизображений.

  • Прикладные задачи интеллектуального анализа данных

Код раздела: AP (Applied Problems) Прикладные задачи распознавания и прогнозирования в биоинформатике, медицине, технических науках, геологии, физике, химии, социологии, экономике, лингвистике. Анализ и понимание текста (text mining). Анализ данных о содержимом, структуре и посещаемости документов в сети Интернет (web mining).

  • Прикладные системы распознавания и прогнозирования

Код раздела: AS (Applied Systems) Реализации прикладных систем интеллектуального анализа данных. Информационные технологии. Средства поддержки вычислительных экспериментов. Средства визуализации данных.

История проведения конференции

номер   ↓дата проведения   ↓место проведения   ↓число участников   ↓
13 2007 год (31 сентября - 4 октября) Санкт-Петербург, Зеленогорсий район, Пансионат Гелиос 200
12 2005 год Московская область, Звенигородский район, Пансионат Солнечный ?
11 2003 год Московская область, г. Пущино ?
10 2001 год Московская область, Звенигородский район, Пансионат Елочка ?
9 1999 год Тверская область, турбаза "Верхневолжская" ?
8 1997 год Тверская область, турбаза "Верхневолжская" ?
7 1995 год Московская область, г. Пущино ?
6 1993 ? ?
5 1991 ? ?
4 1989 ? ?
3 1986 ? ?
2 1985 ? ?
1 1983 ? ?

Ссылки

Личные инструменты