• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 3 129 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Savchenko A., Savchenko L. V. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2014. Vol. 8536. P. 309-318.
Добавлено: 25 июля 2014
Статья
Iscan Z., Dokur Z. Pattern Recognition and Image Analysis. 2015. Vol. 25. No. 2. P. 321-326.
Добавлено: 9 июня 2015
Статья
Anatoly Manita. Queueing Systems. 2014. Vol. 76. No. 2. P. 149-180.
Добавлено: 4 февраля 2015
Статья
Zimina E., Shmid A., Новопашин М. А. Data Science. Information Technology and Nanotechnology 2018, CEUR workshop proceedings. 2018. No. 2212. P. 112-118.
Добавлено: 27 августа 2019
Статья
Akopov A. S., Beklaryan L. A., Beklaryan A. L. Cybernetics and Information Technologies. 2020. Vol. 20. No. 3. P. 45-63.
Добавлено: 19 августа 2020
Статья
Kuznietsov K. A., Gromov V., Skorohod V. A. IMA Journal Management Mathematics. 2016. Vol. 28. No. 4. P. 553-578.
Добавлено: 5 октября 2018
Статья
Manipur I., Granata I., Maddalena L. et al. BMC Bioinformatics. 2020. Vol. 21. No. 10. P. 349.
Добавлено: 22 ноября 2020
Статья
Savchenko A. Optimization Letters. 2017. Vol. 11. No. 2. P. 329-341.

This paper addresses the problem of insufficient performance of statistical classification with the medium-sized database (thousands of classes). Each object is represented as a sequence of independent segments. Each segment is defined as a random sample of independent features with the distribution of multivariate exponential type. To increase the speed of the optimal Kullback-Leibler minimum information discrimination principle, we apply the clustering of the training set and an approximate nearest neighbor search of the input object in a set of cluster medoids. By using the asymptotic properties of the Kullback-Leibler divergence, we propose the maximal likelihood search procedure. In this method the medoid to check is selected from the cluster with the maximal joint density (likelihood) of the distances to the previously checked medoids. Experimental results in image recognition with artificially generated dataset and Essex facial database prove that the proposed approach is much more effective, than an exhaustive search and the known approximate nearest neighbor methods from FLANN and NonMetricSpace libraries.

Добавлено: 10 сентября 2015
Статья
Zaytsev A., Belyakov V., Beresnev P. et al. Science of Tsunami Hazards. 2017. Vol. 36. No. 1. P. 1-12.
Добавлено: 15 марта 2018
Статья
Raitza T., Reinholz H., Roepke G. et al. Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical. 2009. Vol. 42. P. 214048.
Добавлено: 14 марта 2014
Статья
Ovchinnikova K., Lachlan S., Rakhlin A. et al. Bioinformatics. 2020. P. 1-10.
Добавлено: 15 марта 2020
Статья
Serova E., Sokolov B., Ivanov D. et al. International Journal of Risk Assessment and Management. 2020. Vol. 23. No. 1. P. 106-118.

The main problems and features of combined approach to the complex objects control and management stability analysis are investigated in the paper. Analytical-simulation scenarios and scenarios of intelligent models and systems execution for complex objects control and management stability analysis are given. The investigations have shown successful possibility of risks evaluation by the combined implementation of the analytical-simulation models and algorithms, and ANFIS method – the method of hybrid neuralfuzzy modelling.

Добавлено: 1 апреля 2019
Статья
Chepovskiy A., Lobanova S. Business Informatics. 2017. Vol. 42. No. 4. P. 64-73.
Добавлено: 2 августа 2019
Статья
Vyalyi M., Bravyi S. Quantum information and computation. 2005. Vol. 5. No. 3. P. 187-215.
Добавлено: 17 октября 2014
Статья
Maximov Y. Doklady Mathematics. 2012. Vol. 86. No. 3. P. 854-856.
Добавлено: 30 октября 2015
Статья
Polyanovsky V. O., Roytberg M. A., Tumanyan V. G. Algorithms for Molecular Biology. 2011. Vol. 6. No. 25. P. 1-12.
Normal 0 false false false MicrosoftInternetExplorer4 /* Style Definitions */ table.MsoNormalTable {mso-style-name:"Обычная таблица"; mso-tstyle-rowband-size:0; mso-tstyle-colband-size:0; mso-style-noshow:yes; mso-style-parent:""; mso-padding-alt:0cm 5.4pt 0cm 5.4pt; mso-para-margin:0cm; mso-para-margin-bottom:.0001pt; mso-pagination:widow-orphan; font-size:10.0pt; font-family:"Times New Roman"; mso-ansi-language:#0400; mso-fareast-language:#0400; mso-bidi-language:#0400;}

 

Добавлено: 5 марта 2012
Статья
Ivanov S. Y., Kalenkova A. A. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2015. Vol. 27. No. 3. P. 255-266.

На сегодняшний день различным организациям приходится все чаще сталкиваться с моделированием своих бизнес-процессов для сокращения издержек и для обеспечения четкого понимания процессов, которые используются в организации. Но из-за изменения законодательства, внедрения инноваций и других факторов бизнес- процессы компании постоянно изменяются. В свою очередь системным и бизнес аналитикам, которые занимаются моделированием бизнес-процессов, нужен инструмент для сравнения моделей бизнес-процессов и определения их различий. Сложность решения данной проблемы объясняется недостатком инструментов, которые могут быть использованы для сравнения моделей бизнес-процессов. Также нет общепризнанного стандарта для моделирования. EPC, YAWL, BPEL, XPDL и BPMN только небольшая часть широко используемых нотаций, которые нашли признание среди разработчиков. Каждая нотация имеет свои преимущества и недостатки, но почти все из них описаны с помощью XML-схемы, которая определяет правила сериализации. В этой статье предложен общий подход к сравнению моделей бизнес-процессов, который опирается на XML представления моделей. Предложенный подход реализован в виде плагина для фреймворка ProM, который активно используется аналитиками и исследователями в рамках новой научной дисциплины process mining.

Добавлено: 17 сентября 2015
Статья
Pislyakov V. Scientometrics. 2009. Vol. 79. No. 3. P. 541-550.
Добавлено: 25 января 2013
Статья
Lebedev P. A. Математические вопросы криптографии. 2013. Vol. 4. No. 2. P. 73-80.
Добавлено: 1 апреля 2013
Статья
Bogomolnaia A., Moulin H., Sandomirskiy F. et al. Econometrica. 2017. Vol. 85. No. 6. P. 1847-1871.
Добавлено: 14 октября 2016
Статья
Malyshev D. Journal of Applied and Industrial Mathematics. 2020. Vol. 14. No. 4. P. 706-721.
Добавлено: 30 января 2021