The aim of the study was to assess the capabilities of age determination (age group) at death using classification techniques by histomorphometric characteristics of osseous and cartilaginous tissue aging.Materials and Methods. The study material was a database containing the findings of morphometric researches of osseous and cartilaginous tissue histologic specimens from 294 categorized male corpses aged 10-93 years. For data analysis and classification we used modern machine learning methods: k-NN, SVM, logistic regression, CatBoost, SGD, naive Bayes, random forest, nonlinear dimensionality reduction methods (t-SNE and uMAP), and recursive feature elimination for feature selection.Results. The used techniques (algorithms) provided effective representation of a complex data set (76 histomorphometric features), allowing to reveal the cluster structure inside the low dimensional feature space, thus fitting the classifier becomes even more reasonable. During feature selection, we estimated their importance for age group classification and studied the relationship between classification quality and the number of features inside the feature space. Data pre-processing made it possible to get rid of noise and keep most informative features, thereby accelerating a learning process and improving the classification quality. Data projection showed more well-defined cluster structure in the space of selected features. The accuracy of establishing certain groups was equal to 90%. It proves high efficiency of machine learning techniques used for forensic age diagnostics based on histomorphometric findings.

В данном сообщении дано описание пайплайна, использованного в работе по разработка специализированного комплекса оценки биологического возраста методами машинного обучения. Он состоял из следующих этапов: feature engineering, с двумерной визуализацией данных, анализ информативности признаков с использованием деревьев решений, анализ зависимости качества работы моделей от размерности признакового пространства; сравнительный анализ классификаторов и выбор оптимального алгоритма для решения целевой задачи; построение и анализ матрицы ошибок и ROC-кривой для каждого из классов.

Постоянный рост количества аппаратов для аэрофотосъемки и, как следствие, увеличение объема геопространственных данных, содержащих высококачественные снимки, позволяет производить разведочный анализ данных (EDA), используя открытые источники и open-source платформы. Одной из ключевых проблем исследования природы тропических циклонов является отсутствие надёжных данных о локальных параметрах тропических циклонов, ибо современные приборы не выдерживают разрушительных воздействий тропического циклона, а дистанционные методы измерения параметров циклонов не позволяют получить необходимую информацию в полной мере.

Ключевые слова: воздушные суда; информационно-измерительные системы; модель; третичная обработка информации; угломерный канал. Аннотация: Разработан метод функционирования угломерного канала информационно-измерительной системы с учетом использования весовых коэффициентов в третичной обработке информации. Обоснован выбор моделей состояния и наблюдения, разработан алгоритм третичной обработки информации.

Ключевые слова: воздушные суда; информационно-измерительные системы; модель; третичная обработка информации; угломерный канал; фильтр Калмана.Аннотация: Разработан алгоритм функционирования угломерного канала информационно-измерительной системы с применением калмановской фильтрации для метода динамических весовых коэффициентов в третичной обработке информации. Обоснован выбор моделей состояния и наблюдения, проведено имитационное моделирование на ЭВМ и представлены результаты исследования алгоритма функционирования угломерного канала информационно-измерительной системы.Проблема точности, устойчивости информационно-измерительных систем (ИИС) управления воздушным движением (УВД) со вторичной обработкой информации связана с тем, что движение воздушных судов (ВС) в районе аэродрома не соответствует существующим классическим моделям движения ВС [1]. Исследования показывают, что при маневрах (вираж, разворот и т.д.) возникают большие ошибки оценки координат ВС, которые не соответствуют современным требованиям к системам УВД по обеспечению пропускной способности при заданном уровне безопасности воздушного движения [1]. Для повышения точности оценки координат ВС при вторичной обработке информации в ИИС необходимо усложнять модели движения ВС, что увеличивает вычислительные затраты. Предпочтительным вариантом решения данной проблемы является синтез алгоритмов функционирования угломерного (дальномерного) канала ИИС УВД с использованием третичной обработки информации (ТОИ). Выгодное отличие ТОИ состоит в том, что использование нескольких радиолокационных станций (РЛС) позволяет с высоким качеством обработать радиолокационную информацию на основе существующих классических моделей движения ВС.Цель работы -синтез алгоритма функционирования угломерного канала ИИС с применением калмановской фильтрации для метода динамических весовых коэффициентов в ТОИ.Для синтеза алгоритма функционирования угломерного канала ИИС с применением калмановской фильтрации для метода динамических весовых коэффициентов в ТОИ используется зингеровская модель состояния и наблюдения [2 -4]: