• A
  • A
  • A
  • АБB
  • АБB
  • АБB
  • А
  • А
  • А
  • А
  • А
Обычная версия сайта
Найдено 3 200 публикаций
Сортировка:
по названию
по году
Статья
Savchenko A., Belova N. S., Savchenko Lyudmila V. Optical Memory and Neural Networks (Information Optics). 2018. Vol. 27. No. 1. P. 23-31.
Добавлено: 9 февраля 2018
Статья
Poelmans J., Ignatov D. I., Kuznetsov S. et al. International Journal of General Systems. 2014. Vol. 43. No. 2. P. 105-134.
Добавлено: 9 июня 2014
Статья
Prokhorov E., Ponomareva L., Permyakov E. et al. Pattern Recognition and Image Analysis. 2013. Vol. 23. No. 1. P. 130-138.

A new approach to analysis of the molecule–descriptor matrix in the structure–property problem,based on the fuzzy cluster structure of the training sample, is developed. Methods for constructing fast pre diction rejection rules and for the search the outliers in a training sample are described. To that end, a special space ofeasily computed descriptors is introduced. Optimization of the classifying function with respect to the param eters of fuzzy classification is considered. Prognostic models with a high quality of prediction, based on thisapproach, are proposed. Comparison of models is performed, which shows the efficiency of the describedmethods

Добавлено: 2 декабря 2015
Статья
Prokhorov E., Ponomareva L., Permyakov E. et al. Pattern Recognition and Image Analysis. 2011. Vol. 21. No. 3. P. 542 -544.
Добавлено: 2 декабря 2015
Статья
Savchenko A., Savchenko L. V. Lecture Notes in Artificial Intelligence. 2013. Vol. 7911. P. 176-183.

The definition of a phoneme as a fuzzy set of minimal speech units from the model database is proposed. On the basis of this definition and the Kullback-Leibler minimum information discrimination principle the novel phoneme recognition algorithm has been developed as an enhancement of the phonetic decoding method. The experimental results in the problems of isolated vowels recognition and word recognition in Russian are presented. It is shown that the proposed method is characterized by the increase of recognition accuracy and reliability in comparison with the phonetic decoding method

Добавлено: 16 июня 2013
Статья
Savchenko L.V., Savchenko A.V. Journal of Communications Technology and Electronics. 2019. Vol. 64. No. 3. P. 238-244.
Добавлено: 7 июня 2019
Статья
Zelenkov Y., Lashkevich E. Business Informatics. 2020. Vol. 14. No. 3. P. 67-81.
Добавлено: 5 октября 2020
Статья
Zarodnyuk A., Trofimova E., Solovyov A. et al. Journal of Physics: Conference Series. 2021. No. 1740.
Добавлено: 25 января 2021
Статья
Pavlova A. Logical Investigations. 2019. Vol. 25. No. 2. P. 75-93.
Добавлено: 20 сентября 2019
Статья
Bachoc F., Suvorikova A., Ginsbourger D. et al. Electronic journal of statistics. 2020. Vol. 14. No. 2. P. 2742-2772.
Добавлено: 30 октября 2020
Статья
Kelbert M., Mozgunov P. Mathematical Communications. 2017. Vol. 22. No. 1. P. 25-40.
Добавлено: 10 марта 2017
Статья
A.I. Zobnin. Programming and Computer Software. 2010. Vol. 36. No. 2. P. 75-82.
Добавлено: 1 октября 2014
Статья
Polyakov E. V., Voskov L., Abramov P. et al. Информационно-управляющие системы. 2020. No. 1. P. 2-14.
Добавлено: 20 февраля 2020
Статья
Ivanov F., Zhilin I., Zyablov V. European Wireless 2015; 21th European Wireless Conference; Proceedings of. 2015. P. 1-5.
Добавлено: 1 февраля 2018
Статья
Zarepishehab M., Khorrama E., Pardalos P. M. Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Operations Research. 2014. Vol. 63. No. 3. P. 473-486.

Данная статья описывает методы  задач множественного объективного программирования (MOPs).В этой статье нелинейная версия метода взвешивания сумм рассматривается как задача скаляризации , а также изучается отношение множеств  продуктивных пунктов и множеств скаляризационных решений  (оптимальных решений скаляризационной задачи). В частности,  определяются условия, при которых оптимальные решения задачи скаляризации являются продуктивными пунктами  MOP, а также условия, при которых продуктивные пункты можно охарактеризовать  терминами  решений.

Добавлено: 31 декабря 2012
Статья
Kibzun A. I., Panarin S. I. Automation and Remote Control. 2012. Vol. 73. No. 6. P. 1029-1045.
Добавлено: 5 декабря 2013
Статья
R.A. Nesterov, S.Yu. Savelyev. Proceedings of the Institute for System Programming of the RAS. 2021. Vol. 33. No. 3. P. 155-170.

In this paper, we present an approach to the generation of Petri nets exhibiting desired structural and behavioral properties. Given a reference Petri net, we apply a collection of local refinement transformations, which extends the internal structure of the reference model. The correctness of applying these transformations is justified via Petri net morphisms and by the fact that transformations do not add new deadlocks to Petri nets. We have designed two Petri net refinement algorithms supporting the randomized and fixed generation of models. These algorithms have been implemented and evaluated within the environment of the Carassius Petri net editor. The proposed approach can be applied to evaluate and conduct experiments for algorithms operating with Petri nets.

Добавлено: 9 августа 2021
Статья
Ratnikov F. EPJ Web of Conferences. 2020. Vol. 245. P. 2026-2033.
Добавлено: 4 февраля 2021
Статья
Ratnikov F., Ustyuzhanin A. EPJ Web of Conferences. 2019. Vol. 2014. P. 1-8.
Добавлено: 9 октября 2019
Статья
Athanasiou S., Hladky D., Giannopoulos G. et al. ERCIM News. 2014. No. 96. P. 12-13.

Проект GeoKnow нацелен на создание геопространственных данных, доступных в Вебе Данных (Web of Data), превращая Веб в место, где геопространственные данные могут быть опубликованы, найдены по запросу, интерпретированы и связаны друг с другом в соответствии с принципами Связанных Данных (Linked Data).

Добавлено: 19 октября 2014
Статья
Vyalyi M., Леонтьев В. К. Problems of Information Transmission. 2019. Vol. 55. No. 2. P. 152-173.
Добавлено: 6 августа 2019