Лесной кластер: Кластер лесоперерабатывающей промышленности Ленинградской области

Содержание

О кластере

Некоммерческое партнерство «Лесопромышленный кластер Ханты-Мансийского автономного округа – Югры» зарегистрировано в декабре 2013 года. В ходе процедуры регистрации были разработаны устав некоммерческого партнерства, положение о вступительных и членских взносах, положение о вступлении в некоммерческое партнерство «Лесопромышленный кластер Ханты-Мансийского автономного округа — Югры».

Главная цель Партнерства – содействие членам Партнерства в осуществлении деятельности, направленной на решение задач по развитию лесопромышленного кластера для содействия в разрешении проблем в этой области, а также для защиты прав и законных интересов членов Партнерства.

Основные задачи Партнерства:

разработка проектов развития лесопромышленного кластера и инвестиционных программ;
мониторинг состояния инновационного, научного и производственного потенциала лесопромышленного кластера;
разработка и реализация совместных проектов лесопромышленного кластера с привлечением участников, учреждений образования и науки, иных заинтересованных лиц;

организация подготовки, переподготовки и повышения квалификации кадров, предоставления консультационных услуг в интересах участников лесопромышленного кластера;
оказание содействия участникам лесопромышленного кластера при получении государственной поддержки;
вывод на рынок новых продуктов (услуг) участников лесопромышленного кластера;
организация конференций, семинаров в сфере интересов участников лесопромышленного кластера;
защита интересов членов Партнерства;
сотрудничество с представительными и исполнительными органами власти РФ по вопросам формирования правовой, экономической и социальной политики, отвечающей профессиональным интересам членов, и содействие ее эффективной реализации;
изучение, обобщение и распространение опыта защиты прав членов Партнерства, в том числе внедрение инновационных идей и методик в регионах;

координация деятельности членов Партнерства и повышение их знаний путем создания информационно-правового ресурса, а также путем проведения мероприятий, направленных на обучение членов Партнерства, как на федеральном, так и на международном уровне;
участие в подготовке нормативно-правовых актов федерального и регионального значения, а также экспертизе законодательства;
юридическая поддержка членов Партнерства, правовая защита их прав и законных интересов.

Партнерство может осуществлять следующие виды деятельности:

организация и развитие субъектов малого и среднего предпринимательства, осуществляющих лесопромышленную деятельность;
формирование условий для взаимодействия организаций, осуществляющих лесопромышленную деятельность, с органами государственной власти Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, органами местного самоуправления муниципальных образований Ханты-Мансийского автономного округа – Югры, научными и образовательными организациями;

организация и осуществление прикладных научных исследований и разработок в лесопромышленной сфере;
оказание консалтинговых услуг по специализации отдельных участников лесопромышленного кластера;
предоставление услуг участникам лесопромышленного кластера в части правового обеспечения, маркетинга, рекламы, бизнес — планирования;
проведение информационных кампаний в средствах массовой информации по освещению деятельности лесопромышленного кластера и перспектив его развития, продвижению бренда лесопромышленного кластера;
проведение маркетинговых исследований на различных рынках, связанных с продвижением продукции лесопромышленного кластера;
организационное и консультационное содействие в обучении, подготовке, переподготовке и повышении квалификации, обмене опытом кадров в области лесопромышленности, в сотрудничестве с международными организациями и высшими учебными заведениями;

организация и проведение тренингов, конференций, семинаров, выставок, ярмарок, презентаций, стажировок специалистов в области лесопромышленной деятельности.

НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР, Воронеж (ИНН 3666999341), реквизиты, выписка из ЕГРЮЛ, адрес, почта, сайт, телефон, финансовые показатели

Обновить браузер

Возможности

Интеграция

О системе

Статистика

Контакты

CfDJ8BWwtsnsfW1DmJmxNv0KRTpq7z6jVbHB3I8Ce1Ig39HsHedFU-JTFP6_cppV065MgqAtEiJhIrsxbzR9E-6tySnexY0zlSBZLTAytBsH6Xc5cq_A8mXGsIcRs5fLh6rxjrgmXN3Z7x0KDDrWgoGZkm0

Описание поисковой системы

энциклопедия поиска

ИНН

ОГРН

Санкционные списки

Поиск компаний

Руководитель организации

Судебные дела

Проверка аффилированности

Исполнительные производства

Реквизиты организации

Сведения о бенефициарах

Расчетный счет организации

Оценка кредитных рисков

Проверка блокировки расчетного счета

Численность сотрудников

Уставной капитал организации

Проверка на банкротство

Дата регистрации

Проверка контрагента по ИНН

КПП

ОКПО

Тендеры и госзакупки

Поиск клиентов (B2B)

Юридический адрес

Анализ финансового состояния

Учредители организации

Бухгалтерская отчетность

ОКТМО

ОКВЭД

Сравнение компаний

Проверка товарных знаков

Проверка лицензии

Выписка из ЕГРЮЛ

Анализ конкурентов

Сайт организации

ОКОПФ

Сведения о регистрации

ОКФС

Филиалы и представительства

ОКОГУ

ОКАТО

Реестр недобросовестных поставщиков

Рейтинг компании

Проверь себя и контрагента

Должная осмотрительность

Банковские лицензии

Скоринг контрагентов

Лицензии на алкоголь

Мониторинг СМИ

Признаки хозяйственной деятельности

Репутационные риски

Комплаенс

Реквизиты

Полное название организации

НЕКОММЕРЧЕСКОЕ ПАРТНЕРСТВО СОДЕЙСТВИЯ ОРГАНИЗАЦИЯМ ЛЕСНОГО КОМПЛЕКСА «ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР»

Английское название

UNCOMMERCIAL PARTNERSHIP OF PROMOTION FOR ORGANIZATIONS OF FOREST COMPLEX «THE FOREST KLUSTER»

Адрес

Воронежская обл. , г. Воронеж, ул. Тимирязева, д. 8

ОКФС

Федеральная собственность

ОКОПФ

Некоммерческие партнерства

ОКОГУ

Организации, учрежденные юридическими лицами или гражданами, или юридическими лицами и гражданами совместно

ИНН

3666999341

ОГРН

1123600001656

КПП

366601001

ОКАТО

Воронежская область, Воронеж

ОКПО

09513563

ОКТМО

Воронежская область, Городские округа Воронежской области, г Воронеж

Телефон

Электронная

почта

Сведения отсутствуют

Сайт

Сведения отсутствуют

Информация о компании

Руководитель

Царалунга Анна Викторовна, руководитель ликвидационной комиссии *

Размер предприятия

Численность персонала

Филиалы

Данные без учета обновлений, доступных в системе СПАРК.
Для получения актуальных данных – .

Сведения о государственной регистрации

Дата регистрации

11.07.2012

Регистрирующий орган

УФНС России по Воронежской области

Адрес регистрирующего органа

394006, Воронеж г, Карла Маркса ул, д 46

Регистрирующий орган, в котором находится регистрационное дело

Управление Федеральной налоговой службы по Воронежской области

Виды деятельности

Основной вид деятельности по ОКВЭД

Консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления

Описание

Компания НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР, адрес: Воронежская обл., г. Воронеж, ул. Тимирязева, д. 8 зарегистрирована 11.07.2012. Организации присвоены ИНН 3666999341, ОГРН 1123600001656, КПП 366601001. Основным видом деятельности является консультирование по вопросам коммерческой деятельности и управления, всего зарегистрировано 1 вид деятельности по ОКВЭД. Связи с другими компаниями отсутствуют.

руководитель ликвидационной комиссии — Царалунга Анна Викторовна.
Компания НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР не принимала участие в тендерах. В отношении компании было возбуждено 1 исполнительное производство. НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР не участвовало в арбитражных делах.
Реквизиты НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР, юридический адрес, официальный сайт и выписка ЕГРЮЛ доступны в системе СПАРК (демо-доступ бесплатно).

Полная информация о компании НП СОЛК ЛЕСНОЙ КЛАСТЕР

СПАРК-Риски

Одностраничный отчет с самой важной информацией из СПАРК

299₽

Регистрационные данные компании
Руководитель и основные владельцы
Контактная информация
Факторы риска
Признаки хозяйственной деятельности
Ключевые финансовые показатели в динамике
Проверка по реестрам ФНС

Купить Пример

СПАРК-Профиль

Отчет с полной информацией
из СПАРК

999₽

Включен мониторинг изменений на год

Регистрационные данные компании
История изменения руководителей, наименования, адреса
Полный список адресов, телефонов, сайтов
Данные о совладельцах из различных источников
Связанные компании
Сведения о деятельности
Финансовая отчетность за несколько лет
Оценка финансового состояния

Купить Пример

Представителю
компании

бесплатно

Ваша компания?

Повысить доверие

СПАРК-Риски для 1С

Оценка надежности
и мониторинг контрагентов

Заявка на демо-доступ

Заявки с указанием корпоративных email рассматриваются быстрее.

Вход в систему будет возможен только с IP-адреса, с которого подали заявку.

Компания

Телефон

Вышлем код подтверждения

Эл. почта

Вышлем ссылку для входа

Нажимая кнопку, вы соглашаетесь с правилами использования и обработкой персональных данных

Знакомство со случайным лесом | by Houtao Deng

Последнее обновление: 09.12.2018

Случайные леса широко применяются как в соревнованиях по науке о данных, так и в практических задачах. Они часто точны, не требуют масштабирования признаков, кодирования категориальных признаков и требуют незначительной настройки параметров. Они также могут быть более интерпретируемыми, чем другие сложные модели, такие как нейронные сети.

Содержание организовано следующим образом.

Что такое случайный лес
Интерпретация случайного леса
Смещение в сторону признаков с большим количеством категорий
Обработка избыточных признаков
Обнаружение выбросов
Кластеризация

Случайный лес состоит из нескольких случайных деревьев решений. В деревья встроены два типа случайностей. Сначала каждое дерево строится по случайной выборке из исходных данных. Во-вторых, в каждом узле дерева случайным образом выбирается подмножество признаков для создания наилучшего разделения.

Мы используем набор данных ниже, чтобы проиллюстрировать, как построить дерево случайного леса. Примечание Класс = XOR (X1,X2). X3 сделан таким же, как X2 (для наглядности в последующих разделах).

Иллюстративный набор данных с двумя классами, окрашенными в красный и синий цвета.

На рисунке ниже показано, как построить дерево случайного леса.

Процесс построения дерева случайного леса.

Тот же процесс применяется для построения нескольких деревьев. На рисунке ниже показан процесс применения случайного леса с тремя деревьями к экземпляру тестовых данных.

Поток (выделен зеленым цветом) прогнозирования тестового экземпляра со случайным лесом из 3 деревьев.

Важность функции

Оценка важности функции измеряет вклад функции. Он основан на уменьшении примеси класса за счет особенности.

Давайте добавим нерелевантный признак X4 в иллюстративный набор данных. Оценки важности представлены ниже. Ясно, что X1 и X4 соответственно имеют наибольший и наименьший баллы. X2 и X3 идентичны и как бы разделяют оценки важности.

График частичной зависимости

Оценка важности функции не говорит о том, как связаны функция и класс. График частичной зависимости может визуализировать предельное влияние признака на вероятность класса.

Когда объект коррелирует с классом, график выглядит так, как показано на левом рисунке ниже, что указывает на то, что X1 ≤ 0,5 и X1>0,5 связаны с разными классами.

Однако в нашем иллюстративном наборе данных график частичной зависимости выглядит как правильный рисунок — он не указывает на какую-либо связь между X1 и классом, хотя X1 имеет наибольшую оценку важности.

Причина в том, что X1 должен взаимодействовать с X2 или X3, чтобы предсказывать класс. Сам по себе X1 не является предиктивным. Поэтому графики частичной зависимости в этом случае могут ввести в заблуждение.

Слева: когда с классом коррелирует только X1, информативна частичная зависимость. Справа: когда один X1 не коррелирует с классом, частичная зависимость может ввести в заблуждение.

inTrees

Ни оценки важности, ни графики частичной зависимости не говорят о том, как несколько функций взаимодействуют с классом. Среду inTrees можно использовать для получения более четкой картины того, что происходит внутри случайного леса.

Для иллюстративного набора данных взаимодействия с высоким уровнем прогнозирования и связанные с ними классы могут быть извлечены с помощью inTree и показаны ниже. Частота (0–100 %) измеряет популярность взаимодействия в случайном лесу, а точность (0–1) измеряет, насколько точно взаимодействие предсказывает класс.

Для иллюстративного набора данных давайте добавим случайный признак X5 с 30 категориями. Даже если функция не имеет отношения к классу, показатель важности X5 выше, чем у действительно информативных функций X2 и X3, что указывает на неправильное смещение в сторону функций с большим количеством категорий.

X1, X2 и X3 действительно информативны, X4 и X5 не имеют значения, а X5 имеет много категорий.

Одним из решений является выбор функций. Например, в пакете randomForest R можно использовать влияние признаков на точность ( Important$MeanDecreaseAccuracy ) для оценки признаков. График влияния на точность ниже показывает, что влияние X5 на точность довольно мало по сравнению с действительно информативными функциями, что указывает на то, что функция сбивает модель с толку и должна быть удалена перед подгонкой классификатора.

Когда функции похожи друг на друга, оценки важности этих функций могут вводить в заблуждение. В иллюстративном наборе данных X2 и X3 идентичны, и они «разделяют» оценки важности (показаны на левом рисунке ниже). Когда есть больше избыточных функций, важность каждой функции становится еще меньше.

Это может не сказаться на характеристиках точности, но может ввести в заблуждение при интерпретации. Одним из решений может быть регуляризованный случайный лес (RRF). В процессе построения дерева RRF запоминает функции, использованные в предыдущих узлах дерева, и отдает предпочтение этим функциям при разделении будущих узлов дерева, тем самым избегая избыточных функций в деревьях. На правом рисунке ниже показаны оценки важности из RRF.

Слева: важность признака из случайного леса; Справа: важность признака из регуляризованного случайного леса из .

Кластеризация со случайными лесами позволяет избежать необходимости преобразования признаков (например, категориальных признаков). Кроме того, здесь могут использоваться и некоторые другие функции случайного леса, например, вероятность и интерпретация. Здесь мы демонстрируем метод с двумерным набором данных, представленным на левом рисунке ниже.

Идея состоит в том, чтобы сгенерировать набор случайных данных, отличающийся от исходных данных. Здесь мы случайным образом переставляем каждую функцию. Два набора данных помечены двумя классами (например, «нормальный» и «случайный») соответственно. Объединенный набор данных показан на правом рисунке ниже.

Слева: исходные данные; Справа: создать набор данных из двух классов. класс 1: исходные данные; класс 2: того же размера, что и исходные данные, но со случайной перестановкой X1 и X2.

На наборе данных создается случайный лес. Затем классификатор можно применить к экземплярам тестовых данных. Если прогнозируемый класс является «случайным», то он идентифицируется как выброс. Выявленные выбросы показаны на левом рисунке ниже.

Мы можем понять, какие функции способствуют обнаружению выбросов, взглянув на показатель важности. Для иллюстрации мы добавляем случайный признак X3, не относящийся к классам. Показатели важности показаны на правом рисунке ниже. X1 и X2 определены как важные функции, тогда как X3 менее важен.

Слева: обнаружение выбросов. Справа: показатель важности признака при обнаружении выбросов.

Подобно обнаружению выбросов, кластеризация со случайными лесами экономит усилия при предварительной обработке признаков.

Процедура аналогична обнаружению выбросов. Сначала создайте синтетический набор данных того же размера, что и исходные данные. Затем пометьте исходные данные и синтетический класс двумя разными классами. Затем строится случайный лес для задачи классификации.

Из построенного случайного леса извлекается оценка сходства между каждой парой экземпляров данных. Сходство двух экземпляров данных измеряется процентом деревьев, в которых два экземпляра данных появляются в одном конечном узле.

С помощью оценок сходства алгоритмы кластеризации, такие как иерархическая кластеризация, могут использоваться для кластеризации. На рисунках ниже показаны результаты кластеризации с предварительно заданным количеством кластеров 2 и 4 соответственно.

Слева: кластеризация с 2 кластерами. Справа: кластеризация с 4 кластерами.

Случайные леса эффективны не только в классификации/регрессии, но и в таких целях, как обнаружение выбросов, кластеризация и интерпретация набора данных (например, в качестве механизма правил с inTrees).

Однако при использовании случайных лесов легко допустить ошибку. Во-первых, может быть систематическая ошибка, когда в наборе данных существуют многоуровневые категориальные признаки. Во-вторых, оценки важности могут вводить в заблуждение, когда функции избыточны. В этой статье приведены решения проблем.

Возможно, вам будет интересно прочитать соответствующую статью о том, почему случайные леса превосходят деревья решений.

Дополнительную информацию можно найти в моей книге, которая находится в свободном доступе на сайте dataanalyticsbook.info.

Кластеризация, управляемая лесом — Объяснимость для моделей случайного леса — Кластеризация, управляемая лесом, 1.

0.0, документация

Этот пакет Python посвящен объяснимости моделей случайного леса. Стандартные методы объяснимости (например, важность признаков) предполагают независимость от признаков модели и, следовательно, не подходят при наличии коррелирующих признаков. Алгоритм кластеризации, управляемый лесом, не предполагает независимости признаков модели, поскольку он вычисляет важность признака на основе подгрупп экземпляров, которые следуют аналогичным правилам принятия решений в модели случайного леса. Следовательно, этот метод хорошо подходит для случаев с высокой корреляцией между признаками модели.

Цитирование: Если кластеризация на основе леса полезна для вашего исследования, рассмотрите возможность цитирования пакета через DOI: 10.5281/zenodo.7085465.

Установка:

Установка PyPI:

 pip установить fgclustering

Примечание: Этот пакет зависит от пакета kmedoids . Если вы используете Windows или OSX, вам может потребоваться сначала установить Cargo с:

 завиток https://sh. rustup.rs -sSf | ш

Если это не работает, попробуйте установить Cargo из исходников:

клон

 git https://github.com/rust-lang/cargo
компакт-диск грузов
сборка груза --release

Для получения дополнительной информации посетите эту страницу.

Базовое использование:

Чтобы получить объяснимость вашей модели случайного леса с помощью кластеризации, управляемой лесом, вам просто нужно выполнить следующие команды:

 из fgclustering import FgClustering
# инициализируем и запускаем объект fgclustering
fgc = FgClustering (модель = RF, данные = данные, target_column = 'цель')
fgc.run()
# визуализировать результаты
fgc.plot_global_feature_importance()
fgc.plot_local_feature_importance()
fgc.plot_decision_paths()
# получить оптимальное количество кластеров и вектор, который содержит метку кластера каждой точки данных
оптимальное_число_кластеров = fgc.k
cluster_labels = fgc.cluster_labels

где

model=rf — объект случайного лесного классификатора или регрессора,
data=data — это набор данных, содержащий те же функции, которые требуются для модели случайного леса, а
target_column='target' — это имя целевого столбца (т. е. target ) в предоставленном наборе данных.

Подробное руководство см. в документе IPython Notebook tutorial.ipynb .

Использование в больших наборах данных

Если вы работаете с набором данных, содержащим большое количество выборок, вы можете использовать одну из следующих стратегий:

Используйте имеющиеся в вашем распоряжении ядра для распараллеливания оптимизации количества кластеров. Это можно сделать, установив для параметра n_jobs значение > 1 в функции run() .
Используйте более быструю реализацию метода pam, который алгоритм K-Medoids использует для поиска кластеров, установив параметр method_clustering to fastpam в функции run() .
Использовать метод подвыборки

Подробное руководство по использованию больших наборов данных см. в разделе «Особый случай 3» руководства tutorial.