Автоматика и телемеханика Выпуск 10Рекуррентные алгоритмы структурно-классификационного анализа сложно организованной информации
всего просмотров: 1259
Оценка читателей: голосов 0
1. Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Покровская И.В., Чернявский А.Л. Рекуррентные алгоритмы интеллектуального анализа информации в сложных измерительно-управляющих системах // Датчики и системы. 2016. № 12. С. 3–10.
2. Robbins Н., Monro S. A stochastic approximation method // Ann. Math. Stat. 1951. V. 22. No. 1. P. 400–407.
3. Кiefer J., Wolfowitz J. Stochastic Estimation of the Maximum of a Regression Function // Ann. Math. Statist. 1952. V. 23. No. 3. P. 462–466.
4. Невельсон М.Б., Хасьминский Р.З. Стохастическая аппроксимация и рекуррентное оценивание. М.: Наука, 1972.
5. Bharath B., S Borkar V. Stochastic approximation algorithms: Overview and recent trends // Sadhana. 1999. No. 24. P. 425–452.
6. Kushner H., Yin G. Stochastic Approximation and Recursive Algorithms and Applications / Ser. “Stochastic Modelling and Applied Probability”. V. 35. N.Y.: Springer-Verlag, 2003.
7. Цыпкин Я.3., Кельманс Г.К. Рекуррентные алгоритмы самообучения // Техническая кибернетика. 1967. № 5. C. 78–87.
8. Браверман Э.М., Мучник И.Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. М.: Наука, 1983.
9. Браверман Э.М., Дорофеюк А.А., Лумельский В.Я., Мучник И.Б. Диагонализация матрицы связи и выделение скрытых факторов / Проблемы расширения возможностей автоматов. Вып. 1. М.: ИАТ, 1971.
10. Покровская И.В., Гольдовская М.Д., Дорофеюк Ю.А., Киселёва Н.Е. Методы интеллектуальной обработки качественных данных // Машинное обучение и анализ данных. 2014. T. 1. № 10. C. 1396–1406.
11. Бауман Е.В., Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Покровская И.В. Структурноклассификационные методы в задаче идентификации сложных объектов управления / Управление развитием крупномасштабных систем (MLSD’2011): Материалы Пятой междунар. конф. Т. II. М.: ИПУ РАН, 2011. 152
12. Bezdek J.C. Pattern Recognition with Fuzzy Objective Function Algorithms. N.Y.: Springer, 1981.
13. Киселева Н.Е., Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Покровская И.В. Программно алгоритмический комплекс интеллектуального анализа слабо формализованных данных // Датчики и системы. 2014. № 6. C. 48–53.
14. Спиро А.Г., Дорофеюк А.А., Дорофеюк Ю.А., Alperovich Eug., Alperovich M. Прогнозирование диапазона колебаний цен акций на фондовом рынке // Матер. 8-й Междунар. конф. ≪Управление развитием крупномасштабных систем≫ (MLSD’2015, Москва). М.: ИПУ РАН, 2015. Т. 2. С. 388–390.
15. Гучук В.В., Десова А.А., Дорофеюк А.А., Анохин А.М. Процедура объективизации экспертной классификации характеристик биосигналов для медико-диагностических комплексов // Датчики и системы. 2014. № 2. С. 2–7.
16. Кузнецов Е.Н., Анашкина А.А., Есипова Н.Г., Туманян В.Г. Кластер-анализ аминокислотных остатков белков на основе структуры их пространственных контактов с нуклеотидами ДНК // Матер. 8-й Междунар. конф. ≪Управление развитием крупномасштабных систем≫ (MLSD’2015, Москва). М.: ИПУ РАН, 2015. Т. 2. С. 382–385.
17. Дорофеюк Ю.А., Дорофеюк А.А., Чернявский А.Л. Метод интеллектуального анализа оценок параметров мониторинга крупномасштабных социально-экономических систем для нерепрезентативных выборок // Матер. 8-й Междунар. конф. ≪Управление развитием крупномасштабных систем≫ (MLSD’2015, Москва). М.: ИПУ РАН, 2015. Т. 2. С. 372–375.
18. Mandel A., Bordukov D., Dorofeyuk A., Dorofeyuk J., Chernyavsky A. A Structural Prediction Concept for PlaceNameplaceRailway PlaceTypeState Forecasting Problem // 15 IFAC Sympos. Inform. Control Probl. Manufactur. (INCOM 2015). IFAC–PapersOnLine. V. 48. No. 3. Canada: Ottawa Elsevier, 2015. P. 1338–1342.
