Инфоаналитик. Аналитические системы мониторинга и управления на базе БИТ

Наши преимущества

Уникальный математический аппарат байесовских интеллектуальных технологий

Используем мощные байесовские методы для точного предсказания и анализа данных.

Запатентованная технология обработки больших данных

Наша запатентованная технология позволяет эффективно обрабатывать большие объёмы данных с высокой скоростью.

Интеграция измерений и знаний

Надежно объединяем измерительные данные с экспертными знаниями для всестороннего анализа.

Доверительный искусственный интеллект

Обеспечиваем безопасные и предсказуемые решения благодаря нашему доверительному AI.

Полное метрологическое сопровождений решений модели

Гарантируем точность и надёжность моделей с полным метрологическим обеспечением.

Прозрачность вычислений

Все этапы вычислений легко отслеживаются, что обеспечивает полную прозрачность процессов.

Устойчивость решений

Решения системы остаются надежными даже в условиях изменяющихся данных и окружения.

Динамические модели мониторинга

Предоставляем эластичные модели, которые адаптируются к изменениям в реальном времени.

Мультимодульные развивающиеся системы на базе регуляризирующего байесовского подхода

Наши системы используют мультимодульный подход для постоянного улучшения и адаптации.

Получение решений в условиях неопределенности, неточности и нехватки информации

Способны находить оптимальные решения даже при недостатке данных и наличии неточностей.

Мягкие сенсоры

Развиваем технологию мягких сенсоров для повышения точности и надежности мониторинга.

Удобный и понятный пользовательский интерфейс

Наш интерфейс интуитивно ясен и прост, что облегчает его использование даже неопытными пользователями.

Научные публикации

Интеллектуальные сенсорные сети в Industry 5.0. Обобщенная концепция создания цифровых платформ управления сложными системами на основе регуляризирующего байесовского подхода

С. В. Прокопчина • Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2022. – Т. 1. – С. 3-10. – EDN QSDJGW.

Читать

Применение байесовских интеллектуальных технологий и интеллектуального IIoT (IIIoT) в управлении киберфизическими системами в условиях неопределенности

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2021. – Т. 42, № 5. – С. 38-54. – DOI 10.36871/2618-9976.2021.05.004. – EDN UNUSUI.

Читать

Интеллектуальные измерения как перспективный путь к интеграции и совместному развитию методологий искусственного интеллекта и теории измерений

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2021. – Т. 38, № 1. – С. 5-17. – DOI 10.36871/2618-9976.2021.01.001. – EDN DKTOHM.

Читать

Мягкие датчики на основе байесовских интеллектуальных технологий

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2021. – Т. 49, № 12. – С. 42-49. – DOI 10.36871/2618-9976.2021.12.003. – EDN GHPIRN.

Читать

Новое направление в искусственном интеллекте: измерительный искусственный интеллект

С. В. Прокопчина • Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2024. – Т. 1. – С. 3-6. – EDN RTHBVL.

Читать

Методология создания «доверительного» искусственного интеллекта в системах на основе регуляризирующего байесовского подхода

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 69, № 8. – С. 5-21. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.08.001. – EDN AEIIWY.

Читать

К вопросу об определении плотности вероятности типовых распределений по экспериментальным данным

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 68, № 7-2. – С. 5-13. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.07-2.001. – EDN UFARTI.

Читать

Определение аналитических зависимостей для дисперсий выборочных коэффициентов асимметрии и эксцесса типовых аппроксимирующих распределений

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 68, № 7-2. – С. 14-22. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.07-2.002. – EDN BKUOPK.

Читать

Методологические основы создания регуляризирующих методов искусственного интеллекта

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 68, № 7-1. – С. 5-23. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.07.001. – EDN JCXBXJ.

Читать

Интеллектуальные сети энергетики и ЖКХ на основе регуляризирующего байесовского подхода

С. В. Прокопчина • Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2013. – Т. 1. – С. 20-26. – EDN VBKFCF.

Читать

Методологические основы лингвистических измерений нечисловых характеристик сложных объектов

С. В. Прокопчина • Международная конференция по мягким вычислениям и измерениям. – 2023. – Т. 1. – С. 3-5. – EDN FPDCQC.

Читать

Измерительный искусственный интеллект: методологические основы, принципы создания и информационные технологии на основе регуляризирующего байесовского подхода

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 71, № 10-2. – С. 28-59. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.10-2.003. – EDN SWCAIP.

Читать

Проектный менеджмент в условиях неопределенности на основе регуляризирующего байесовского подхода

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 69, № 8. – С. 50-68. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.08.004. – EDN UDUYVX.

Читать

Методологические основы лингвистических измерений нечисловых характеристик сложных объектов

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2023. – Т. 66, № 5. – С. 5-21. – DOI 10.36871/2618-9976.2023.05.001. – EDN WXPDJK.

Читать

Методы и технологии байесовских интеллектуальных измерений для управления человеческими ресурсами в индустрии 4.0

С. В. Прокопчина • Мягкие измерения и вычисления. – 2022. – Т. 50, № 1. – С. 32-37. – DOI 10.36871/2618-9976.2022.01.004. – EDN YAJERE.

Читать

Авторские свидетельства

Продукты

Интеллектуальные
сенсорные сети

Интеллектуальный промышленный интернет вещей

Интеллектуализация приборов

Управление предприятием

Цифровизация ЖКХ

Региональная экономика

Аналитика
рынка рекламы

Аналитика
рынка недвижимости

Аналитика
полиграфической отрасли

Аттестация персонала

Система менеджмента качества ISO 9001

Маркетинг

SEO Аналитик

Мониторинг состояния
воздушной среды

Анализ примесей в воде

Преимущества БИИ - Байесовских интеллектуальных измерений

1. В системах ИНФОРМАТИКИ для метрологической аттестации потоков данных и знаний, а также их интеграции.

2. В системах IoT для сбора, интеграции и интерпретации инструментальных данных.

3. В БИ-системах аналитической обработки и интерпретации информации.

4. В нейронных сетях для сбора, метрологической аттестации и свертки данных и знаний с целью привлечения дополнительной информации при составлении набора данных и обучении нейронной сети.

5. Для систем обработки больших данных с целью значительного снижения размерности информационных потоков.

6. Для систем математической и аналитической обработки информации, в частности, для неопределенностей и малых выборок.

7. Создание систем мониторинга и управления сложными промышленными и социально-экономическими комплексами, а также их устойчивого развития.

Инфоаналитик

Аналитические системы мониторинга и управления на базе Байесовских Интеллектуальных Технологий (БИТ)

Наши преимущества

Научные публикации

Авторские свидетельства

Продукты

Преимущества БИИ - Байесовских интеллектуальных измерений

Аналитические системы мониторинга и управления на базе
Байесовских Интеллектуальных Технологий (БИТ)