Программа кластерного анализа данных цветовой кампиметрии

Наименование РИД	Программа кластерного анализа данных цветовой кампиметрии
Реферат	Разработана программа кластерного анализа данных кампиметрии с использованием алгоритма DBSCAN. После заполнения пропусков нулями и удаления полностью нулевых столбцов проводится исследовательский анализ: строятся гистограммы распределений, boxplot для выявления выбросов и тепловые карты корреляций. Затем выполняется стандартизация числовых признаков и обработка выбросов методом winsorization для ограничения экстремальных значений. Основной этап — кластеризация DBSCAN с автоматическим подбором параметра eps через анализ k-distance графика. После кластеризации оценивается количество кластеров и шумовых точек, их доля в выборке. Результаты визуализируются с помощью PCA, где кластеры и шумовые точки отображаются на двумерной плоскости с указанием доли объяснённой дисперсии. Все графики сохраняются для дальнейшего анализа. Метод позволяет выделить естественные группы в данных и устойчив к шуму.
Возможные направления использования	Кластерный анализ психофизиологических данных тестов кампиметрии; Анализ данных цветовой кампиметрии для определения пороговой чувствительности к цвету человека (наука, медицина).
Количество опытных образцов	1
Количество просмотров	16
Наличие дополнительных файлов	True
Использование РИД правообладателем	False
Внешнее использование РИД	False
НИОКТР (JSON)	{}
ИКСИ (JSON)	[]
ИКСПО (JSON)	[]
ОЭСР (JSON)	[]
Дата первого статуса	2025-12-09T09:45:52.745594+00:00
Предполагаемый тип результата	Программа для ЭВМ
Ожидаемая роль	Исполнитель
Заказчик	МИНИСТЕРСТВО НАУКИ И ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ
Руководитель работы	Ведунова Мария Валерьевна
Руководитель организации	Грязнов Михаил Юрьевич
Регистрационный номер НИОКТР	125112413310-6
Последний статус	Подтверждена, 625122900435-1, 2025-12-29 14:51:37 UTC
ОКПД	Услуги, предоставляемые прочими научными и техническими консультантами, не включенными в другие группировки
Ключевые слова	машинное обучение; кластерный анализ; психофизиологические данные; возраст; кампиметрия
Исполнители	ФЕДЕРАЛЬНОЕ ГОСУДАРСТВЕННОЕ АВТОНОМНОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ОБРАЗОВАНИЯ "НАЦИОНАЛЬНЫЙ ИССЛЕДОВАТЕЛЬСКИЙ НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМ. Н.И. ЛОБАЧЕВСКОГО"
Авторы	Стасенко Сергей Викторович; Ведунова Мария Валерьевна; Тюрина Дарья Дмитриевна; Лушников Константин Васильевич
Коды тематических рубрик	28.23.35 - Экспертные системы; 15.21.35 - Психофизиология; 15.01.77 - Методы исследования и моделирования в области психологии. Математические и кибернетические методы; 28.23.23 - Модели когнитивной психологии; 15.21.69 - Методы психологического исследования. Математическая психология
OESR	Компьютерные, информационные науки и биоинформатика (разработка аппаратного обеспечения относится к разделу 2.2, социальный аспект относится к разделу 5.8)
Приоритеты научно-технического развития	а) переход к передовым технологиям проектирования и создания высокотехнологичной продукции, основанным на применении интеллектуальных производственных решений, роботизированных и высокопроизводительных вычислительных систем, новых материалов и химических соединений, результатов обработки больших объемов данных, технологий машинного обучения и искусственного интеллекта;; в) переход к персонализированной, предиктивной и профилактической медицине, высокотехнологичному здравоохранению и технологиям здоровьесбережения, в том числе за счет рационального применения лекарственных препаратов (прежде всего антибактериальных) и использования генетических данных и технологий;