Айвазян С.А., Бухшгабер В.М., Енюков И.С., Мешалкин Л.Д. - Прикладная статистика (1027378), страница 108
Текст из файла (страница 108)
Бородин А. Н., Бугай А, С. Биографический словарь деятелей в области математики. — Киев: Радянська школа, !979.— 607 с. 31. Боярский А. Я. Курс демографии. — Мл Статистика, 1975.— 454 с. 32. Браверман Э. М. Метод потенциальных функций в задаче обученна машин распознаванию образов без учителя Н Автомзтяка и телемехзника. — 1966. — № 10. — С.
100 †1. 33. Браверман Э. М. Методы зкстремалшшй группировки параметров и задача выделения существенных факторов Д Автоматика и телемеханика. — !970. — № 1. — С. 123 — 132. 34. Браверман Э. М., Му«ник Н. Б. Структурные методы обработки эмпирических данных. — М.: Наука, 1983.— 464 с. 35. Бухшглабер В, М., Векслер Л.
С, Автоматическая классификация, основанная на принципе решета Эратосфена /! Применение многомерного статистического анализа в экономике и оценке качества продукции; Тез. докл, П1 Всесоюз. науч.- техн. конференции, Тарту. 1985 — Ч. 11. — С. 94 — 97. 36. Бухшглабер В, М, Маслов В.
К. Векторная оптимизация в СОИИ//Измерительная техника — 1977.— № 5. — С. 46 — 49. 37. Бухштабер В, М„Маслов В. К. Задачи прикладной статистики как экстремальные задачи нз нестандартных областях ВАлгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа Ученые записки цо статистике.— Мл Наука, !980 — Т. 36. — С. 381 — 395, 38. Бухшшабер В. М„Маслов В.
К. Факторный анализ и экстремальные задачи на многообразиях Грассмана'Математические методы решении экономических задач. — М.: Наука.— 1977— № 7. — С. 87 — 102. 39. Бухштабер В, М., Маслов В. К. Факторный анализ на многообразиях и проблема выделения признаков в распознавании образов //Изв. АН СССР. — (Техн, кибернетика). — М., !975.— № 6. — С. 194 †2.
40, Бухштабер В, М., Маслов В. К, Томографнческне методы анализа данных Б Применение многомерного статистическою анализа в экономике н опенке качества продукции: Тез. докл. П! Всесоюз. науч..техн. конференции, Тарту, 1985.— Ч. 1.— С. 33 — 42. 41. Бухштабер В. М., Маслов В. К„З«лапок Б. А.
Метод»1 анализа и построение алгоритмов автоматической нлассификзции на основе математических моделей Л Прикладная статистика: Ученые записки по статистике.— Мл Наука, 1983.— Т. 45.— С, 126 — 144. 42. Бухштабер В. М., Маслов В. К., Зеленюк Е, А. Методм построения алгоритмов эталонного типа в задачах автоматической классификации Л Машинные методы обнаружения закономерностей: Вычислительные системм. — Новосибирск, 1981.— Вып, 88. — С. 65 — 79. 43.
Вайпцеайг М. //, Алгоритм обучения распознаванию образов «Кора» Л Алгоритмы обучения распознаванию образов. МхСов, радио, 1973. — С. 8 — 12. 44. Вапннк В. Н. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным. — М.: Наука, 1979. — 447 с. 45. Банник В. В., Червон«нкпс А. Я. Теория распознавания образов. — Мл Наука, 1973.— 416 с. 46. Ватанабе С.
Разложение Карунена — Лоэва и факторный анализ: Теория и приложения // Автоматический анализ сложных изображений. — Мх Мир, 1969. — С. 163 — 181. 47. Волконский В. А. Экономико-математические модели согласо. ванного планирования платежеспособного спроса и розничных цен //Экономика и математические методы. — 1973. Т. 1Х. — № 4. — С. 16 — 25. 48.
Выхапду Л. К, Об исследовании миогопризиаковых биологических систем д Применение математических подходов в биологии. — Лх Изд-во ЛГУ, 1964. — С. 19 — 22. 49. Гаек П., Гаарангк Г. Автоматическое распознавание гипотез.— М.: Наука, 1984. — 278 с. 50. Герасимова И. А. Структура семьи, — МА Статмстмка, 1976.— 176 с.
571 51. Гирко 8..7, Случайные матрицы. — Киев: Радяиська школа, 1975.— 448 с. 52. Гранберг А. Г. Целевая функция общественного благосостояния и критерии оптимальности в прикладных народнохозяйственных моделях // Проблемы народнохозяйственного оптимума. — Мл Экономика, 1969. — С. 78 — 94 53. Группировка предприятий отросли методами теории рпсиозноганич образогг/Экономнкь и математические методы.— 1969.— Т. Ч.— № 3 — С 353 — 365. 54. Гусейн/Заде С. О задачах таксономнн в теоретической географии // Прикладная статисти ка Ученые записки по статистике — М Наука, 1983.
— Т. 45. — С. 378 382. 55. Леев А. Л. Представление статистик днскриминантного анализа и асимптотическое разложение при размерности пространства, сравнимой с объемом выборок П Доклады АН СССР.— 1970.— 195. — С. 759 — 762 56. Лорофгюк А. А. Алгоритмы автоматической классификации (обзор) ЙАвтоматнка и телемеханика. — 1971. — № 12. — С. 78— 113. 57. Лорофгюк А . А.
Алгорктмы обучения машин распознаванию образов без )тителя, основанные на методе потенциальных функций П Автоматика и гелемеханика. — 1966. — № 10. — С. 78— 87. 58. Лубровский С. А. Прикладной многомерный статистический анализ. — М.: Финансы н статистика, 1982. — 216 с. 59. Луда Р., Харт П. Распознавание образов и анализ сцен/Пер. с англ. — М . Мир. — 512 с. 60. Люран Б., Одглл П. Кластерный анализ. — Мл Статистика, 1977. — 128 с.
61. Лгагисон М Многомерное шкалнрование: методы наглядного представления данных, Пер. с англ.— Мл Финансы и статист и ка, ! 987 — 254 с. 62. Елисеева И И., Рукагишниког В. О. Группировка, корреляция, распознавание образов. Статистические методы классификации н измерения связей — М.: Статистика, 1977. — 143 с. 63. Елкина В Н., Загоруйко И. Г. Количественные критерии качества таксономни и их использование в принятии решеннйИ Вычислительные системы.
— Новосибирск, Наука. — 1969.— Вып. 36. — С. 32 — 44. 64. Енюког И. С. Методы оцифровки неколнчественных признаков// Алгоритмическое и программное обеспечение прикладного статистического анализа: Ученые записки по статистике.— М.: Наука, 1980. — Т. 36. — С. 309 — 316. 65. Енюког И С. Днскриминантный анализ в системе математического обеспечения обработки данных П Статистика. Вероятность. Экономика.— Мл Наука, 1985.
— С. 39 — 58. 66. Енюког И. С. Методы, алгоритмы, программы многомерного статистического анализа (пакет ППСА). — (Матем. обеспечение прикладной статистики). — Мл Финансы н статистика, 1986. — 232 с. 67. Енюков И. С. Решающие правила на основе линейных комбинаций диагностических показателей // Новости медицинской техники. — 1975. — Вып. 3.
— С, 16 — 25. 68. Енюког И. С., Кулакова Е. П. Числовые метки для неколичествениых признаков в дискрнминантном анализе // Прикладной многомерный статистический анализ. — Мл Наука, 1978.— С. 353 — 357. 69. Енюное И. С., Нейштадт А. И. Оценка дискриминантиого про.
странства по некласснфицированной выборке /! Прикладной многомерный статистический анализ. — М.: Наука, !978.— С. 326 — 333. 70. Жнрмунелая Е. А.. Маслов В. К. Анализ структуры ЭЭГ методами распознавания образов !/ Физиологический журнал СССР. — Лн Наука. 1974.
— Т. 1Х. — № 4. — С. 484 — 490. 71. Жуковская В. М, Мучннн И. Б. Факторный анализ в соцнальиоэкономических исследованиях. — Мн Статистика, 1976.— 151 с. 72. Журавлев О. Г., Тореоенйкий И. Ш. Оптимальный метод объективной классификации в задачах распознавания образов // Автома|ика и телемеханнка. — 1965.— № 11. — С. 2062— 2063.
73. Журавлев Ю. И., Камилов М. М., Туляганов Ш. Е. Алгоритмы оценок и пт применение. — Ташкент: Фам, 1974. — 124 с. 74. Заеалишан Н. В., Мучник И, Б. Модели зрительного восприятия и алгоритмы анализа изображений.— Мл Наука, 1974.— 204 с. 75. Загоруйко Н. Г., Елкина В. Н., Лбов Г. С. Алгоритмы обнаружения эмпирических закономерностей.— Новосибирск: Наука, 1985. — 110 с. 76. Заде Л. Л. Размытые мможсства и их применение в распознана.
иин образов и кластер-анализе И Классификация и кластер / Пер. с амгл. — Мн Мир, 1980. — С. 208 — 247. 7?. Зангеилл У. И. Нелинеймое программирование /Пер. с англ.— Мн Сов. радио, 1973. — 312 с. 78. Заруцкий В. И. Классификация нормальных векторов простой структуры зависимостей в пространстве большой размерности// Прикладной многомерный статистический анализ. — Мн Наука, 1978 — С. 37 — 51. 79.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
