Tel. | (+994 12) 5398548 | |
Faks | (+994 12) 5396121 | |
Elektron poçtu | makrufa@iit.science.az, | |
Struktur bölmənin rəhbəri | Akademik Əli Məmməd oğlu Abbasov | |
İşçilərin ümumi sayı | 8 | |
Əsas fəaliyyət istiqamətləri |
Elektron dövlətin formalaşması problemləri; İnternetşünaslığın formalaşmasının müxtəlif aspektləri; Böyük həcmli məlumatlar toplusundan biliklərin əldə olunması problemləri. |
|
Əsas elmi nəticələri |
- Müxtəlif təyinatlı korporativ informasiya sistemləri (rəqəm imzalı elektron sənəd dövriyyəsi, elektron arxiv, tapşırıqlara nəzarət, qərarların qəbulunu dəstəkləyən sistem və s.) üçün alqoritmlər və proqram təminatı işlənilmişdir; - Elektron sənədlərin idarə edilməsi sisteminin konseptual əsasları və arxitektur prinsipləri işlənmiş, e-sənədlərin təhlükəsizliyinə etimad infrastrukturunun funksionaltexnoloji arxitekturu və onun fəaliyyətinə aid tövsiyələr təklif edilmişdir; - Sistemin intellektuallaşdırılması üçün konseptual model, sistemlərdə mətn tipli sənədlərin məzmuna görə avtomatik təsnifatı üçün alqoritm işlənilmişdir; - Mətn sənədlərin avtomatik referatlaşdırılması üçün optimallaşma modelləri verilmişdir; - Optimallaşma məsələlərinin həlli üçün diferensial təkamül və “sürü” intellektinə əsaslanan alqoritmlərinin modifikasiya olunmuş binar variantları işlənilmişdir; - Domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin ilkin emalı üçün alqoritm işlənmiş, domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin identifikasiyası üçün metod təklif olunmuşdur; - Domen adlarının qeydiyyat verilənlərinin klasterləşdirilməsi üçün qeyri-iyerarxik metoddan istifadə edilməsi təklif edilmişdir; - Domen adları qeydiyyat verilənlərindən gizli biliklərin aşkarlanması üçün metod və yüksək səviyyəli milli domenlərin inkişaf dinamikasının qiymətləndirilməsi üçün metodika işlənilmişdir; - Azərbaycan Respublikasının maraqları ilə bağlı milli domen adlarının intellektual monitorinqi sistemi yaradılmışdır; - “Big data” texnologioyaları tədqiq olunmuşdur; - Böyük həcmli verilənlərin inteqrasıyası üçün konseptual arxitektur model təklif edilmişdir; - Kompüter şəbəkə trafikində anomaliyaların aşkarlanması üçün klassifikasiya ansamblına əsaslanan model işlənilmişdir. - Sosial şəbəkə məlumatlarının sentiment analizi üçün CNN və LSTM süni neyron şəbəkələr əsasında dərin təlim modeli işlənmişdir; - Neft-mədən verilənlərin analizi üçün maşın təlimi əsasında modellər işlənmişdir; - Süni intellekt alqoritmlərindən istifadə etməklə Rəqəmsal İrs sahəsində axtarış prosesinin sürətləndirilməsi üçün konseptual model işlənmişdir. |