Исследование скрытых факторных влияний

Исследование скрытых факторных влияний на параметры развития сложных систем

На факультете большое внимание уделяется развитию современных методов анализа данных и поиску точек их эффективного приложения. В частности, нами активно исследуются и развиваются методы анализа данных мониторинга различных процессов.

Характеристики функционирования социальных, экономических и других сложных систем во многом определяются влиянием внешних неустановленных причин, то есть факторов, скрытых от непосредственного наблюдения. Их выявление часто оказывается серьёзной проблемой для аналитиков в силу необходимости обрабатывать огромные объёмы информации. Для автоматизированного обнаружения и изучения скрытых факторных влияний на факультете разработан богатый арсенал методов, использующих такие математические инструменты как факторный анализ, вейвлет-преобразования и нейронные сети.

Разработанные методы позволили исследовать влияние фактора интеллектуального развития общества на экономические показатели, выявить единый фактор, определяющий социально-экономическое положение стран Европы, а также провести иерархический анализ влияния структурных особенностей спроса в различных областях экономики РФ на показатель валовой добавленной стоимости с 2004 по 2007 годы.

В 2011 году по данному направлению на заседании диссертационного совета института системного анализа Российской академии наук аспирант факультета информационных технологий МГППУ Павел Алексеевич Мармалюк успешно защитил диссертацию “Методы идентификации скрытых факторных влияний на параметры развития сложных социальных и экономических систем”, представленную на соискание ученой степени кандидата технических наук по специальности 05.13.01 – «Системный анализ, управление и обработка информации».

Результаты работ отражены диссертационном исследовании в 6 публикациях в рецензируемых журналах, входящих в Перечень ВАК РФ:

• Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Абрамочкина В.И., Петрова Е.А. Применение факторного анализа результатов вейвлет-преобразований для исследования динамики психологических характеристик // Экспериментальная психология. Москва, 2009. №1, том 2. С. 97–111.
• Куравский Л.С., Мармалюк П.А., Баранов С.Н., Абрамочкина В.И., Петрова Е.А. Факторный анализ результатов вейвлет-преобразований лонгитюдных данных как новый метод исследования динамических характеристик сложных систем //Нейрокомпьютеры: разработка и применение. Москва, 2009. №9. С. 5–19.
• Куравский Л.С., Ушаков Д.В., Мармалюк П.А., Панфилова А.С. Исследование факторных влияний на развитие психологических характеристик с применением нового подхода к оценке адекватности моделей наблюдениям // Информационные технологии. Москва, 2011, №11. С. 67 – 77.
• Куравский Л.С., Юревич А.В., Мармалюк П.А., Иванова Е.Г. Факторный анализ показателей нравственного состояния общества в европейских странах //Психологическая наука и образование. Москва, 2010. №1. С. 94–110.
• Мармалюк П.А. Оценка степени адекватности факторных моделей c помощью самоорганизующихся карт признаков Кохонена // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. Москва, 2010. №10. С. 53 – 62.
• Мармалюк П.А. Анализ показателей нравственного состояния общества в европейских странах: оценка адекватности факторной модели с использованием критерия на основе самоорганизующихся карт признаков Кохонена // Экспериментальная психология. Москва, 2011. №2. С. 97–111.