Математические методы распознавания образов (конференция)

Материал из MachineLearning.

Перейти к: навигация, поиск

Содержание

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

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


Программа конференции ММРО-18, 9—13 октября 2017 г., г. Таганрог


Тематика конференции

  • Фундаментальные основы 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

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 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

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 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

Реализации прикладных систем интеллектуального анализа данных. Информационные технологии. Средства поддержки вычислительных экспериментов. Средства визуализации данных.

История проведения конференции

номер время проведения место проведения число участников
19 2019 год (26 ноября — 29 ноября) Москва 220
18 2017 год (9 октября — 13 октября) Таганрог, Ростовская область 150
17 2015 год (19 сентября — 25 сентября) Светлогорск, Калининградская область 150
16 2013 год (7 октября — 11 октября) Казань, Республика Татарстан 170
15 2011 год (11 сентября — 17 сентября) Петрозаводск, Республика Карелия 150
14 2009 год (21 сентября — 26 сентября) Суздаль, Владимирская область, ГТК «Турцентр» г. Суздаль 140
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 Московская область, г. Звенигород ?
5 1991 Московская область, г. Звенигород ?
4 1989 Латвийская ССР, г. Рига ?
3 1987 Украинская ССР, г. Львов ?
2 1985 Армянская ССР, г. Дилижан ?
1 1983 Московская область, г. Звенигород ?

Ссылки

Источник — «http://poligon.machinelearning.ru/wiki/index.php?title=%D0%9C%D0%B0%D1%82%D0%B5%D0%BC%D0%B0%D1%82%D0%B8%D1%87%D0%B5%D1%81%D0%BA%D0%B8%D0%B5_%D0%BC%D0%B5%D1%82%D0%BE%D0%B4%D1%8B_%D1%80%D0%B0%D1%81%D0%BF%D0%BE%D0%B7%D0%BD%D0%B0%D0%B2%D0%B0%D0%BD%D0%B8%D1%8F_%D0%BE%D0%B1%D1%80%D0%B0%D0%B7%D0%BE%D0%B2_%28%D0%BA%D0%BE%D0%BD%D1%84%D0%B5%D1%80%D0%B5%D0%BD%D1%86%D0%B8%D1%8F%29»