RIC
Региональный информационный центр
научно-технологического сотрудничества с ЕС
 

Предложение о партнерстве для совместного участия в 7РП

Чувашский государственный университет - SSH.2012.3.2-1. Семьи в переходные моменты

Вернуться назад
Дата заполнения 14.08.2011
Название организации Чувашский государственный университет
Адрес организации 428015, Россия, Чувашская Республика, г. Чебоксары, Московский проспект, 15 Чувашский государственный университет
Подразделение/отдел Факультет прикладной математики, физики и информационных технологий/ Кафедра теплофизики, нанотехнологий и интеллектуальных методов анализа данных
Контактное лицо Абруков Виктор Сергеевич, доктор физико-математических наук, профессор, заведующий кафедры теплофизики, нанотехнологий и интеллектуальных методов анализа данных
Телефон +7-9196636683
Факс +7-8352-452403
E-Mail abrukov@yandex.ru
Сайт http://www.chuvsu.ru
http://www.chuvsu.ru/2008/proekt.html
http://www.chuvsu.ru/2008/proekt_eng.html
Тип организации
  • Консультационные услуги
  • Научно-исследовательская
  • Образовательная
Специальная программа
Сотрудничество
Тематическое направление
Социально-экономические и гуманитарные науки (SSH)
Идентификационный номер конкурса
FP7-SSH-2012-1
Номер(а) тем(ы) и название SSH.2012.3.2-1. Семьи в переходные моменты
Крайний срок подачи заявок 02.02.2012
Краткое описание Вашей организации Чувашский государственный университет образован в 1967 году. В составе университета 21 факультет и три филиала. Основные направления деятельности: образование, научно-исследовательская и инновационная деятельность.
Факультет прикладной математики, физики и информационных технологий существует с 1968 года. В составе факультета 8 кафедр. Кафедра теплофизики была образована в октябре 1967 года. Кафедра готовит специалистов, в области физики наноструктур и нанотехнологий, физики горения и взрыва, искусственного интеллекта и интеллектуального анализа данных (Data Mining, искусственные нейронные сети). В 2007-2011 годах было получено несколько грантов Российского фонда фундаментальных исследований и Министерства образования и науки Российской Федерации по тематике, связанной с использованием средств Data Mining, в частности, в 2007 – 2009 годах по гранту РФФИ выполнялся проект 07-06-00277 «Разработка моделей социальных явлений с помощью методов ителлектуального анализа данных».
Краткое описание предложения о партнерстве Цель работы - разработка качественных и количественных (вычислительных) моделей семейных отношений с помощью методов интеллектуального анализа данных.
Предлагаемые методы и подходы к решению поставленных задач: С помощью имеющегося у нас сайта http://www.chuvsu.ru/2008/proekt.html (краткая версия на английском языке: http://www.chuvsu.ru/2008/proekt_eng.html) нами собрана уникальная база данных. В настоящее время база данных содержит около 400 «глубинных» анкет-интервью (состоит из 50 вопросов) с супругами, расторгшими брак, и супругами, живущими в браке, а также около 500 анкет-интервью лиц, желающих создать семью. База данных постоянно пополняется. Моделирование семейных отношений будет проводиться с помощью средств Data Mining (метод «дерева решений», метод искусственных нейронных сетей (ИНС), метод самоорганизующихся карт Кохонена и др.). Для проведения этих работ будет использоваться аналитическая платформа «Deductor» - производства BasegroupLab, г. Рязань (http://www.basegroup.ru), содержащий в себе все средства Data Mining и методы предобработки данных (очистка, фильтрация, парциальная обработка, факторный и корреляционный анализы). В первый год планируется совместная работа по организации объединенного сайта проекта (на русском и английском языках) и сбору новых данных. В целом, сайт должен представлять собой интернет-ресурс обеспечивающий коммуникационное пространство проекта, сбор данных, возможность взаимодействия всех заинтересованных в проекте сторон. С самого начала выполнения проекта будет проводиться анализ и моделирование всех уже имеющихся и вновь поступающих данных, корректировка структуры анкет-интервью в соответствии с результатами моделирования и их верификации. К концу первого года выполнения проекта планируется выработать новую методологию социологических исследований в области семейных отношений и создать новые качественные и количественные (вычислительные) модели семейных отношений. Очень важной составляющей проекта является работа по поиску баз данных по семейным отношениям стран европейского содружества. Второй год выполнения проекта будет посвящен построению рабочих моделей, которые можно будет использовать в реальных социологических исследованиях в области семейных отношений, и их верификации. Планируется создать готовые к использованию компьютерные модули анализа и выдачи прогнозов и решений в области семейных отношений для различных случаев (до брака с намечаемым супругом, в процессе брака, при поиске супруга). Они будут представлять собой многофакторные вычислительные модели, способные аппроксимировать влияние комплекса внутренних и внешних факторов на продолжительность брака. К концу второго года планируется подготовить монографию «Применение интеллектуальных методов анализа данных – Data Mining при исследовании социальных явлений», в которой будет подробно описана методология и технологии применения средств Data Mining при анализе и моделировании социальных явлений на примере семейных отношений. Проект предполагает установление сотрудничества с научными коллективами и организациями, работающими в области исследования социальных процессов, с целью сбора социологических данных. Планируется привлечение к участию в апробации разрабатываемых моделей государственных, общественных и частных организаций, внедрение разработанных компьютерных модулей.
Общей целью работы является развитиe новой методологической базы и технологий применение Data Mining при построении новых моделей социальных явлений на примере анализа семейных отношений. Другими возможными объектами исследования являются: любовь как целевая функция социального развития, а также моделирование терроризма, системы образования и управления человеческим капиталом.
Наша команда имеет большой опыт в области использования методов интеллектуального анализа данных. Ранее мы использовали Data Mining для разработки моделей решения обратных и прямых задач оптики с помощью неполных данных, в частности, с помощью «одноточечного измерения", для определения профилей температуры в волне горения с помощью измерения скорости горения, для предсказания формы волны на свободной поверхности жидкости (задача цунами), для создания модели системы автоматического управления котлоагрегата во время переходных процессов, для создания модели перехода от дефлаграции к детонации при различных условиях эксперимента, для создания модели прогнозирования закономерностей горения энергетических материалов при различных давлениях и составах, для создания моделей оптических и электрофизических свойств новых наноматериалов.
Краткое описание предложения о партнерстве:
Наша цель - разработка качественных и количественных (вычислительных) моделей семейных отношений с помощью методов интеллектуального анализа данных.
Предлагаемые методы и подходы к решению поставленных задач:
С помощью имеющегося у нас сайта http://www.chuvsu.ru/2008/proekt.html (краткая версия на английском языке: http://www.chuvsu.ru/2008/proekt_eng.html) нами собрана уникальная база данных. В настоящее время база данных содержит около 400 «глубинных» анкет-интервью (состоит из 50 вопросов) с супругами, расторгшими брак, и супругами, живущими в браке, а также около 500 анкет-интервью лиц, желающих создать семью. База данных постоянно пополняется. Мы можем проводить моделирование семейных отношений с помощью средств Data Mining (метод «дерева решений», метод искусственных нейронных сетей (ИНС), метод самоорганизующихся карт Кохонена и др.). Для проведения этих работ будет использоваться аналитическая платформа «Deductor» - производства BasegroupLab, г. Рязань (http://www.basegroup.ru), содержащий в себе все средства Data Mining и методы предобработки данных (очистка, фильтрация, парциальная обработка, факторный и корреляционный анализы). Мы готовы участвовать в совместной работе по организации объединенного сайта проекта (на русском и английском языках) и сбору новых данных. Мы можем создать рабочие модели, которые можно будет использовать в реальных социологических исследованиях в области семейных отношений. Мы можем создать готовые к использованию компьютерные модули анализа и выдачи прогнозов и решений в области семейных отношений для различных случаев (до брака с намечаемым супругом, в процессе брака, при поиске супруга). Они будут представлять собой многофакторные вычислительные модели, способные аппроксимировать влияние комплекса внутренних и внешних факторов на продолжительность брака, степень удовлетворенности браком и т. п.
Наша команда имеет большой опыт в области использования методов интеллектуального анализа данных. Ранее мы использовали Data Mining для разработки моделей решения обратных и прямых задач оптики с помощью неполных данных, в частности, с помощью «одноточечного измерения", для определения профилей температуры в волне горения с помощью измерения скорости горения, для предсказания формы волны на свободной поверхности жидкости (задача цунами), для создания модели системы автоматического управления котлоагрегата во время переходных процессов, для создания модели перехода от дефлаграции к детонации при различных условиях эксперимента, для создания модели прогнозирования закономерностей горения энергетических материалов при различных давлениях и составах, для создания моделей оптических и электрофизических свойств новых нано материалов.
Ключевые слова Социальные явления Семейные отношения Продолжительность брака Data Mining Искусственные нейронные сети
Публикации по теме
  • Абруков В.С., Николаева Я.Г., Макаров Д.Н., Сергеев А.А., Карлович Е.В. Разработка моделей социальных явлений с помощью средств “Data Mining”. В Кн.: Социологический диагноз культуры росийского общества второй половины XIX – начала XXI вв.: Материалы Всероссийской конференции «Третьи чтения по истории российской социологии» (20-21 июня 2008 г., Санкт-Петербург) / Под редакцией В.В. Козловскогою СПб.: Интерсоцис, 2008, с. 49-55. ISBN: 978-5-94348-051-5.
  • В.С. Абруков, Я.Г. Николаева, Д.Н. Макаров, А.А. Сергеев, Е.В. Карлович. Применение средств интеллектуального анализа данных (Data Mining) для исследования неполно определенных систем /Вестник Чувашского университета, № 2, 2008, с. 233-241.
  • В.С. Абруков, Я.Г. Николаева, Л.С. Абрукова, Д.А. Троешестова, А.А. Сергеев, Д.Н. Макаров. Разработка моделей неполно определенных систем с помощью самоорганизующихся карт Кохонена / Вестник Чувашского университета, № 2, 2008, с. 241-246.
  • V.S. Abrukov, Ja.G. Nikolaeva, D.N. Makarov, A.A. Sergeev, E.V. Karlovich. Development of Computing Models of Social Phenomena on Example of Family Relations by Means of Data Mining. Publishing date: August 15, 2008; Source: SciTecLibrary.ru: http://www.sciteclibrary.ru/texsts/eng/stat/st2404eng.pdf
  • Abrukov V.S., Troeshestova D.A., Chernov A.S., Pavlov R.A., Smirnov E.V., Malinin G.I., Volkov M.E. Application of Artificial Neural Networks for Solution of Scientific and Applied Problems for Combustion of Energetic Materials. In Book "Advancements in Energetic Materials and Chemical Propulsion/ Ed. By Kenneth K. Kuo and Juan Dios Rivera, Begell House, Inc. of Redding, USA, Connecticut, 2007.-816 pp., pp. 268-283.
  • V. G. Schetinin, V. S. Abrukov and A. I. Brazhnikov. A method for synthesizing neural-network models under incomplete data. //Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. Allerton Press, Inc., 2007, Volume 43, Number 5/October 2007, pp. 433-440.
  • Abrukov V.S., Malinin G.I., Volkov M.E. Makarov D.N., Ivanov P.V. Application of artificial neural networks for creation of “black box” models of energetic materials combustion. In Book "Advancements in Energetic Materials and Chemical Propulsion/ Ed. By Kenneth K. Kuo and Keiichi Hori, Begell House, Inc. of Redding, USA, Connecticut, 2008.-1136 pp., pp. 377-386.
  • В.С. Абруков, Я.Г. Николаева. Количественные и качественные методы: соединяем и властвуем! СОЦИС, Москва, 2010, N 1, с. 142-145.
  • Victor S. Abrukov, E. V. Karlovich, V. N. Afanasyev, Yu. V. Semenov, & S. V. Abrukov. Сreation of propellant combustion models by means of data mining tools // International Journal of Energetic Materials and Chemical Propulsion. – 2010 (2011 issued). – № 9(5). – PP. 1-12.
Описание предыдущего
и настоящего опыта участия
Вашей команды в европейских
или международных конкурсах/программах
Два контракта с Управлением военно-морских исследований (США) в 1996 и 1999 годах. Контракт с Национальным университетом Сингапура по программе «Восточная Европа. Научные исследования, сотрудничество и обмен студентами» (2007). NATO Advanced Study Institutes: Канада, 2001, Италия, 2001 г., Турция, 2002, Португалия, 2003, Турция, 2009 год.
Есть ли у вас опыт участия
в проектах Рамочных программ ЕС?
Нет