info@infoanalytic.ru

Инфоаналитик

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

Наши преимущества

Уникальный математический аппарат байесовских интеллектуальных технологий

Используем мощные байесовские методы для точного предсказания и анализа данных.

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 сопровождение 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.

Новости

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

Инфоаналитик 3.0 - Авторское свидетельство
Апроксиматор вероятностных распределений - Авторское свидетельство
Авторское свидетельство

Продукты

Преимущества БИИ - Байесовских интеллектуальных измерений


© 2025, infoanalytic.ru
ИП Золотаревский Артём Юрьевич

Фильтры
Цена, ₽
Количество
Склад