Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика»
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Журнал Сибирского федерального университета. Серия «Математика и физика», 2019, том 12, выпуск 2, страницы 249–260
DOI: https://doi.org/10.17516/1997-1397-2019-12-2-249-260
(Mi jsfu753)
 

Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Data modeling in the solution of hard-to-formalise socio-economic problems
[Моделирование данных при решении трудноформализуемых социально-экономических задач]

Konstantin V. Simonova, Mikhail A. Kurakob, Alexey A. Kabanovc, Fedor P. Kapsargind, Lubov F. Zuevad, Artem V. Ershovd, Svetlana N. Gribe

a Institute of Computational Modeling SB RAS, Academgorodok 50/44, Krasnoyarsk, 660036, Russia
b School of Space and Information Technologies, Siberian Federal University, Svobodny 79, Krasnoyarsk, 660041, Russia
c SDTB Science ICT SB RAS, Mira pr. 53, Krasnoyarsk, 660049, Russia
d Krasnoyarsk State Medical University, Partizana Zheleznyaka st., 1, Krasnoyarsk, 660022, Russia
e School of Economics, Management and Environmental Studies, Siberian Federal University, Svobodny, 79, Krasnoyarsk, 660041, Russia
Список литературы:
Аннотация: Исследование посвящено разработке алгоритмического обеспечения для моделирования данных при решении трудно формализуемых социально значимых задач, связанных с здравоохранением в разрезе взаимосвязей и взаимодействий территорий Енисейской Сибири, где Красноярский край играет роль ключевого региона. В работе предлагаются элементы информационной системы для анализа текущего состояния и оценка сценариев будущего взаимодействия территорий Енисейской экономической зоны в решении проблем в этой актуальной предметной области. Предлагаются решения в формате ГИС-технологий и современные средств моделирования разнородных данных наблюдений.
Ключевые слова: алгоритмы анализа данных, базы данных, ГИС, моделирование данных, нейросети.
Финансовая поддержка
The study was supported by Krasnoyarsk Region Science and Technology Support Fund and by Krasnoyarsk Regional Fund of Support Scientific and Technical Activities.
Получена: 29.11.2018
Исправленный вариант: 20.01.2019
Принята: 20.02.2019
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
УДК: 004.94
Язык публикации: английский
Образец цитирования: Konstantin V. Simonov, Mikhail A. Kurako, Alexey A. Kabanov, Fedor P. Kapsargin, Lubov F. Zueva, Artem V. Ershov, Svetlana N. Grib, “Data modeling in the solution of hard-to-formalise socio-economic problems”, Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ., 12:2 (2019), 249–260
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{SimKurKab19}
\by Konstantin~V.~Simonov, Mikhail~A.~Kurako, Alexey~A.~Kabanov, Fedor~P.~Kapsargin, Lubov~F.~Zueva, Artem~V.~Ershov, Svetlana~N.~Grib
\paper Data modeling in the solution of hard-to-formalise socio-economic problems
\jour Журн. СФУ. Сер. Матем. и физ.
\yr 2019
\vol 12
\issue 2
\pages 249--260
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/jsfu753}
\crossref{https://doi.org/10.17516/1997-1397-2019-12-2-249-260}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000467247000012}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/jsfu753
  • https://www.mathnet.ru/rus/jsfu/v12/i2/p249
  • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    Журнал Сибирского федерального университета. Серия "Математика и физика"
     
      Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024