The possibilities of the application of Data Science Methods in predicting certain macroscopic properties have been examined in energetic compounds. Artificial neural networks, one of the most promising methods of Data Science, has been used for predicting detonation velocity based on a trained set comprising of a large data set containing 104 data points extracted from over 65 explosive compounds and compositions with diverse characteristics and properties. The utility of the method has been demonstrated through validation for over 37 explosive compounds again with diverse characteristics constituting to a data set of 74 data points. The usefulness and versatility of the method is clear as it exhibits similar predictive accuracy on comparison with the similar data derived from two other well‐known empirical models. Such predictive capabilities will be a great tool for engineers and scientists working with high energetic explosives for quick and simple prediction of detonation velocity given the chemical composition and vice versa.

No abstract

No abstract

Проблема и цель. Выбор форм и методов психолого-педагогического сопровождения учащихся (индивидуально и в группе) в рамках современной образовательной парадигмы требует новых средств анализа данных. Цель работы: исследовать возможности доступного для использования практическими психологами образования современного инструментаметода «дерево решений» для вертикального системного анализа данных психодиагностики и выбора форм и методов психолого-педагогического сопровождения учащихся. Методология. На основе системного подхода в психологии и педагогике, при использовании одного из инструментов интеллектуального анализа данныхметода «дерево решений», рассматривается задача классификации результатов психодиагностики учащихся. На примере вертикального системного анализа данных тестирования школьников предподросткового возраста строится иерархическая структура связей их разноуровневых психологических характеристик (задатки, индивидуально-психологические и характеристики психосоциального уровня). Диагностические инструменты выбирались таким образом, чтобы в анализируемых данных условно присутствовали психологические характеристики всех уровней. Использовались стандартизированные, шкалированные методы психодиагностики, которые достаточно широко Славутская Елена Владимировнадоктор психологических наук, профессор кафедры психологии и социальной педагогики, Чувашский государственный педагогический университет им. И. Я. Яковлева.

No abstract