В области интеллектуального анализа данных, основанного на теории решеток, многие обучающие выборки требуют большого времени вычисления и памяти для хранения результатов. Часто это объясняется наличием несущественных признаков, описывающих обучающие примеры, их можно обнаружить применением методов теории информации. При устранении таких признаков желательно получать фактор-решетки, чтобы иметь естественный способ перехода между получаемыми моделями, объединяя несколько гипотез в одну. Ученые из ФИЦ ИУ РАН разработали новый, оригинальный алгоритм такого устранения несущественных признаков со свойствами, гарантирующими переход к фактор-решеткам. Подробнее об исследовании читайте в новом выпуске журнала "Информатика и ее применения".
Полнотекстовая версия 2-го номера журнала за 2026 год доступна по ссылке.
Журнал выходит ежеквартально. Включен в Перечень ВАК Минобрнауки России, входит в "Белый список" и индексируется в Scopus.
Правила подготовки статей для публикации в журнале - на странице журнала.
Редакция журнала:
Тел.: +7 499 135-86-92
E-mail: iiep@frccsc.ru
