_учебник_ Журавлев Ю.И. Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения (2005) (1185319), страница 29
Текст из файла (страница 29)
и др. ПРИКЛАДНАЯ СТАТИСТИКА: Классификация и снижениеразмерности, М. Финансы и статистика, 1989.2. Айзерман М.А., Браверманн Э.М., Розоноэр Л.И. Метод потенциальных функций втеории обучения машин. - М.: Наука, 1970.-384 с.3. Баскакова Л.В., Журавлев Ю.И. Модель распознающихалгоритмов спредставительными наборами и системами опорных множеств //Журн. вычисл. матем. иматем. физики.
1981. Т.21, № 5. С.1264-1275.4. Бирюков А.С., Виноградов А.П., Долгих Н.А., Рязанов И.В., Рязанов В.В., Оперативнаяобработка данных дистанционного зондирования в целях прогнозирования. Доклады 10-йВсероссийской конференции "Математические методы распознавания образов (ММРО10)", Москва, 2001, 169-172.5. Богачев А.В., Булавин Е.С., Рязанов В.В., Анализ материалов многозональной съемки сцелью определения преобладающих пород. Экономико-математическое моделированиелесохозяйственных мероприятий.
Л.:Лен.НИИ ЛХ. 1980. C.58-62.6. Богомолов В.П., Виноградов А.П., Ворончихин В.А., Журавлев Ю.И., КатериночкинаН.Н., Ларин С.Б., Рязанов В.В., Сенько О.В. Программная система распознавания ЛОРЕГ :алгоритмы распознавания, основанные на голосовании по системам логическихзакономерностей, М.: ВЦ РАН , 1998. 63 с.7. Богомолов В.П., Виноградов А.П., Ларин С.Б., Рязанов В.В., О некоторых результатахраспознавания рукописных цифр с использованием моделей распознавания, основанныхна принципе частичной прецедентности, Доклады 7-й Всероссийской конференции"Математические методы распознавания образов (ММРО-10)", Пущино, 1995, 75-76.8.
Бонгард М.М. Проблема узнавания. М.: Наука, 1967. 320 с.9. Бушманов О.Н., Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И., Кочетков Д.В., Рязанов В.В. Системаанализа и распознавания образов, Распознавание, классификация, прогноз: Мат. методыи их применение. М.:Наука, 1988. Вып.2. С.250-273.10. Вайнцвайг М.Н.
Алгоритм обучения распознаванию образов "Кора" // Алгоритмыобучения распознаванию образов. М.: Сов.радио, 1973. C. 8-12.11. Вапник В.Н., Червоненкис А.Я. Теория распознавания образов (статистическиепроблемы обучения). – М.:Наука, 1974.-415 с.12. Виноградов А.П. , Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Чернявский Г.М., Разработкасистемы оперативного прогнозирования сельскохозяйственного урожая на территорииРФ, Доклады 10-й Всероссийской конференции "Математические методы распознаванияобразов (ММРО-10)", Москва, 2001, 217-219.13. Воликов Ю.К., Дюкова Е.В., Левашов Е.А., Рязанов В.В.
Применение методовраспознавания образов для прогнозирования свойств твердых сплавов группы СТИМ,Структура, свойства и технология металлических систем и керамик. Сб.научных трудов.Моск.инст.стали и сплавов. Москва, 1988.14. Даровских И.В, Кузнецова А.В., Сенько О.В., Реброва О.Ю. Прогноз динамикидепрессивных синдромов в остром периоде сотрясения головного мозга по показателямпервичного обследования.
“Социальная и клиническая психиатрия” N 4, 2003г., с. 18-24.15. Дмитриев А.Н., Журавлев Ю.И., Кренделев Ф.П., О математических принципахклассификации предметов и явлений. Сб. "Дискретный анализ". Вып. 7. Новосибирск,ИМ СО АН СССР. 1966. C. 3-11.16. Донской В.И. Алгоритмы обучения, основанные на построении решающих деревьев//Журнал выч. мат. и матем. физики. 1982, т.22, №4, с. 963-974.17. Донской В.И. , Башта А.И. Дискретные модели принятия решений при неполнойинформации. –Смферополь: Таврия, 1992. – 166 с.18. Дородницына В.В. Классификация стран по возрастному распределению и ее связь схарактеристиками заболеваний.
–М.: ВЦ АН СССР. – 1985.-19 с.14919. Дуда Р., Харт П., Распознавание образов и анализ сцен. Издательство "Мир", Москва,1976, 511 с.20. Дюк В., Самойленко А., Data Mining: учебный курс – СПб: Питер, 2001. – 368 с.21. Дюкова Е.В. Асимптотически оптимальные тестовые алгоритмы в задачахраспознавания// Проблемы кибернетики. М.: Наука, 1982. Вып. 39. С. 165-199.22. Дюкова Е.В. Алгоритмы распознавания типа “Кора”: сложность реализации иметрические свойства// Распознавание, классификация, прогноз (матем. методы и ихприменение). М.: Наука, 1989. Вып.2. С. 99-125.23. Дюкова Е.В., Журавлев Ю.И., Рязанов В.В. Диалоговая система анализа ираспознавания образов. М.: ВЦАН СССР, 1988, 40 c.24.
Еремин И.И. О системах неравенств с выпуклыми функциями в левых частях.Известия АН СССР, серия математическая, 30 (1966), стр. 265-278.25. Журавлев Ю.И., ИЗБРАННЫЕ НАУЧНЫЕ ТРУДЫ. - М.: Издательство Магистр, 1998.- 420 с.26. Журавлев Ю.И., Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания иликлассификации. Проблемы кибернетики.
М.: Наука, 1978. Вып.33. С.5-68.27. Журавлев Ю.И., Никифоров В.В. Алгоритмы распознавания, основанные навычислении оценок // Кибернетика. 1971. №3. С. 1-11.28. Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множествами не корректных(эвристических) алгоритмов. I. // Кибернетика.
1977. N4. С. 5-17. , II. Кибернетика, N6,1977, III. // Кибернетика. 1978. N2. С. 35-43.29. Журавлев Ю.И., Зенкин А.И. Зенкин А.А., Дюкова Е.В., Исаев И.В., Кочетков Д.В.,Кольцов П.П., Рязанов В.В. Пакетприкладных программ для решениязадачраспознавания и классификации (ПАРК). ВЦ АН СССР, Москва, 1981. 24 с.30. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение.-М. : Сов.радио, 1972. -206 с.31.
Загоруйко Н.Г. Прикладные методы анализа данных и знаний. Новосибирск: Изд-воИнститута математики, 1999.32. Зуев Ю.А. Метод повышения надежности классификации при наличии несколькихклассификаторов, основанный на принципе монотонности// ЖВМиМФ. 1981. Т.21. № 1.С.157-167.33. Ивахненко А.Г.
Системы эвристической самоорганизации в технической кибернетике.–Киев: Технiка, 1971.-372 с.34. Катериночкина Н.Н.. Методы выделения максимальной совместной подсистемысистемы линейных неравенств. Сообщение по прикладной математике. ВЦ РАН. 1997. С.1-15.35. Кочетков Д.В. Распознающие алгоритмы, инвариантные относительно преобразованийпространства признаков // Распознавание , классификация, прогноз: Мат. методы и ихприменение.
М.: Наука. 1989. Вып. 11. С. 178-206.36. Краснопрошин В.В. Об оптимальном корректоре совокупности алгоритмовраспознавания//ЖВМиМФ. 1979. Т.19. №1. С. 204-215.37. Кузнецов В.А., Сенько О.В., Кузнецова А.В. и др. // Распознавание нечетких систем пометодустатистическивзвешенныхсиндромовиегоприменениедляиммуногематологической нормы и хронической патологии. // Химическая физика, 1996,т.15 . №1. С.
81-100.38. Кузнецов Н.П., Ромасевич А.Н., Рязанов В.В. Опыт решения инженерно-техническихзадач на основе методов таксономии и распознавания. Применение прогрессивныхтехнологий в добыче нефти на месторождениях Западной Сибири, Сб. научных трудов.Тюмень. СибНИИНП, 1988, С.62-66.39. Кузоваткин Р.И., Зенкин А.И., Рязанов В.В., Егоров П.И. Распознаваниесолеобразующей способности нефтяных скважин по эксплуатационным признакам.Проблемы нефти и газа Тюмени: Научн.техн.
сб. Тюмень. 1978. Вып. 38. С. 39-4140. Кузоваткин Р.И., Зенкин А.И., Рязанов В.В., Егоров П.И., Чернобай Л.А.,150Прогнозирование процесса солеобразования при эксплуатации нефтяных скважин,Проблемы нефти и газа Тюмени: Научн.техн. сб. Тюмень. 1979. Вып.42. С. 42-44.41. Лбов Г.С. Методы обработки разнотипных экспериментальных данных// Новосибирск.Наука, 1981. 160 с.42. Мазуров Вл.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика.1971. №3.
С. 140-146.43. Мазуров Вл.Д., Хачай М.Ю. Комитеты систем линейных неравенств// Автоматика ителемеханика. 2004. вып.2, С. 43-54.44. Матросов В.Л. Синтез оптимальных алгоритмов в алгебраических замыканияхмоделей алгоритмов распознавания// Распознавание, классификация, прогноз: Матем.методы и их применение. М.: Наука, 1988. Вып.1, С.229-279.45.
Метод комитетов в распознавании образов. Свердловск: ИММ УНЦ АН СССР, 1974.165 с.46. Обухов А.С., Рязанов В.В. Применение релаксационных алгоритмов при оптимизациилинейных решающих правил. Доклады 10-й Всероссийской конференции"Математические методы распознавания образов (ММРО-10)", Москва, 2001, 102-104.47. Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х. Принятие решений коллективом решающих правил взадачах распознавания образов// АиТ. 1975.
№9. С.133-144.48. Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептрон и теория механизмов мозга). –М. : Мир, 1965.-480 с.49. Рудаков К.В. Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений длязадач классификации // Распознавание, классификация, прогноз: Матем. методы и ихприменение. М.: Наука, 1988. Вып.1, С.176-200.50. Рязанов В.В. О построении оптимальных алгоритмов распознавания и таксономии(классификации) при решении прикладных задач // Распознавание, классификация,прогноз: Матем. методы и их применение. М.: Наука, 1988.
Вып.1, С.229-279.51. Рязанов В.В. Комитетный синтез алгоритмов распознавания и классификации // ЖВМи МФ. 1981. Том 21, №6. С.1533-1543.52. Рязанов В.В. О синтезе классифицирующих алгоритмов на конечных множествахалгоритмов классификации (таксономии) // ЖВМ и МФ, 1982. Том 22, №2. С.429-440.53. Рязанов В.В., Рязанова Н.В., Смольянинова З.А. Прогноз урожайностисельскохозяйственных культур с использованием методов распознавания образов,Методы моделирования в сельском хозяйстве.
Сб. научн. трудов. М.: ВНИПТИК. 1982.С.50-60.54. Рязанов В.В., Челноков Ф.Б., О склеивании нейросетевых и комбинаторно-логическихподходов в задачах распознавания, Доклады 10-й Всероссийской конференции"Математические методы распознавания образов (ММРО-10)", Москва, 2001,115-118.55. Себастьян Г.С. Процессы принятия решений при распознавании образов. М., Изд-во«Техника», 196556.
Сенько О.В. Использование процедуры взвешенного голосования по системе базовыхмножеств в задачах прогнозирования// М. Наука, Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1995, т.35, № 10, С. 1552-1563.57. Уоссермен Ф., Нейрокомпьютерная техника, М.,Мир, 1992.58. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. M.:Наука.1979. 367 с.59. Чегис И.А., Яблонский С.В. Логические способы контроля электрических схем //Труды Матем. ин-та им. В.А.Стеклова АН СССР.
1958. Т. 51. С. 270-360.60. Aslanyan L., Zhuravlev Yu,.Logic Separation Principle, Computer Science & InformationTechnologies Conference, Yerevan, September 17-20, 2001, 151-156.61. Bogomolov V.P., Larin S.B., Vinogradov A.P., Voronchihin V.A., Ryazanov V.V., SencoO.V., Zhuravlev Yu.I., Segmentation and Recognition of Handwritten Digits with the Use ofPrecedent-Based Models.
Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. Vol.8. no.2.15162. Christopher J.C. Burges. A Tutorial. on Support Vector Machines for Pattern Recognition,Appeared in: Data Mining and Knowledge Discovery 2, 121-167, 1998.63. Fisher R.A. The use of multiple measurements in taxonomic problems, Ann. Eugenics, 7,Part II, 179-188 (1936).64. Fu K. S. Sequential Methods in Pattern Recognition and Machine Learning (Academic Press,New York, 1968).65.
Ganster H., Gelautz M., Pinz A., Binder M., Pehamberger H., Bammer M., Krocza J. InitialResults of Automated Melanoma Recognition //Proceedings of the 9th Scandinavian Conferenceon Image Analysis, Uppsala, Sweden, June 1995, Vol.1, pp. 209-218.66. Harrison, D. and Rubinfeld, D.L. Hedonic prices and the demand for clean air, J. Environ.Economics & Management, vol.5, 81-102, 1978.67.
Horton Paul, Nakai Kenta //"A Probablistic Classification System for Predicting the CellularLocalization Sites of Proteins",Intelligent Systems in Molecular Biology, 109-115. St. Louis,USA 1996.68. Kiselyova N.N. // Search for efficient methods of prediction of multicomponent inorganiccompounds (final report). EOARD SPC-00-4014, 2001.
![](https://s.studizba.com/z.php?f=/templates/si/i/noavatar.png&w=100&h=100&t=1"){kind=avatar}
