{"title":"缺失数据输入的软件和算法支持","authors":"Е.А. Глебова, А.Г. Пимонов","doi":"10.36622/vstu.2022.88.2.010","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"В статье представлено разработанное программное обеспечение импутирования пропущенных данных. В составе ядра созданной информационной системы реализованы различные алгоритмы и методы восстановления пропущенных наблюдений.\n The article presents the developed software for imputation of missing data. As part of the core of the created information system, various algorithms and methods of missing observations recovery are implemented, the most promising of which is the evolutionary, which allows the complex use of neural network technology and a genetic algorithm.","PeriodicalId":331043,"journal":{"name":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","volume":"119 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-06-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"SOFTWARE AND ALGORITHMIC SUPPORT FOR MISSING DATA IMPUTATION\",\"authors\":\"Е.А. Глебова, А.Г. Пимонов\",\"doi\":\"10.36622/vstu.2022.88.2.010\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"abstract\":\"В статье представлено разработанное программное обеспечение импутирования пропущенных данных. В составе ядра созданной информационной системы реализованы различные алгоритмы и методы восстановления пропущенных наблюдений.\\n The article presents the developed software for imputation of missing data. As part of the core of the created information system, various algorithms and methods of missing observations recovery are implemented, the most promising of which is the evolutionary, which allows the complex use of neural network technology and a genetic algorithm.\",\"PeriodicalId\":331043,\"journal\":{\"name\":\"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ\",\"volume\":\"119 1\",\"pages\":\"0\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2022-06-05\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.88.2.010\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.36622/vstu.2022.88.2.010","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
SOFTWARE AND ALGORITHMIC SUPPORT FOR MISSING DATA IMPUTATION
В статье представлено разработанное программное обеспечение импутирования пропущенных данных. В составе ядра созданной информационной системы реализованы различные алгоритмы и методы восстановления пропущенных наблюдений.
The article presents the developed software for imputation of missing data. As part of the core of the created information system, various algorithms and methods of missing observations recovery are implemented, the most promising of which is the evolutionary, which allows the complex use of neural network technology and a genetic algorithm.