?
Program Tools and Language for Networks Simulation and Analysis
P. 94-102.
Mikov A., Замятина Е. Б.
В книге
M. : Moscow Lomonosov University, 2014
Mikov A., Замятина Е. Б., Mikheev R., , in : Advances in Information Science and Applications. Volumes I & II. Proceedings of the 18th International Conference on Computers (part of CSCC '14). Vol. 1-2.: Santorini Island : CSCC, 2014. P. 391-397.
Abstract— This paper discusses network simulator TRIADNS. It is well known that the role of computer networks becomes more important due to progress in new computer technologies (distributed information systems, GRID-computing, Cloud computing and so on). So it is necessary to have effective and flexible program tools for computer network design and simulation. Indeed this ...
Добавлено: 20 февраля 2015 г.
Mikov A. I., Замятина Е. Б., Mikheev R. A., , in : Advances in Information Science and Applications. Volumes I & II. Proceedings of the 18th International Conference on Computers (part of CSCC '14). Vol. 1-2.: Santorini Island : CSCC, 2014. P. 391-397.
Добавлено: 11 марта 2016 г.
Замятина Е.Б., Михеев Р. А., В кн. : Открытые семантические технологии проектирования интеллектуальных систем = Open Semantic Technologies for Intelligent Systems (OSTIS-2014) : материалы IV междунар. науч.-техн. конф. (Минск, 20-22 февраля 2014 года). : Мн. : БГУИР, 2014. С. 369-374.
В работе рассматривается модельно-ориентированный подход к построению системы имитации, настроенной на конкретную предметную область. Модельно-ориентированный подход базируетсяна онтологиях, определенных в системе имитации TriadNS. Система имитации TriadNS предназначена для проектирования и моделирования компьютерных сетей. ...
Добавлено: 15 февраля 2015 г.
Найденова К., Игнатов Д. И., Hershey : IGI Global, 2012
The consideration of symbolic machine learning algorithms as an entire class will make it possible, in the future, to generate algorithms, with the aid of some parameters, depending on the initial users’ requirements and the quality of solving targeted problems in domain applications.
Diagnostic Test Approaches to Machine Learning and Commonsense Reasoning Systems surveys, analyzes, and ...
Добавлено: 3 декабря 2012 г.
Cham : Springer, 2018
Добавлено: 10 ноября 2018 г.
Springer, 2022
Добавлено: 31 октября 2022 г.
Springer, 2022
Добавлено: 30 августа 2021 г.
Springer, 2021
Добавлено: 28 октября 2021 г.
Springer, 2022
Добавлено: 27 января 2022 г.
Ингачева А. С., Kokhan V., Осипов Д. С., , in : Proceedings of the 32nd European Conference on Modelling and Simulation (ECMS 2018),Wilhelmshaven, Germany 22 – 25 May 2018. : NY : Curran Associates, Inc., 2018. P. 183-189.
Добавлено: 6 апреля 2019 г.
Дворянский Л. В., Ломазова И. А., , in : Program Semantics, Specification and Verification: Theory and Applications. The conference materials. : Nizhny Novgorod : Nizhny Novgorod State University, 2012. P. 55-63.
Вложенные сети Петри (NP-nets) это сети Петри с сетевыми фишками. NP-nets являются расширением сетей Петри высокого уровня для моделирования активных объектов, мобильности и динамики в распределенных системах. В этой работе мы представляет алгоритм перевода двухуровневых NP-nets в поведенчески эквивалентную цветную сеть Петри, с целью применения методов и инструментов цветных сетей Петри для анализа NP-nets. Мы ...
Добавлено: 21 сентября 2012 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Malioukov A. и др., , in : Proceedings of International Conference on Conceptual Structures 2014. Vol. 8577: Graph-Based Representation and Reasoning.: Springer, 2014. P. 287-292.
Добавлено: 9 июня 2014 г.
IEEE, 2019
Добавлено: 18 октября 2021 г.
Springer, 2014
This book constitutes the refereed proceedings of the 10th International Conference on Machine Learning and Data Mining in Pattern Recognition, MLDM 2014, held in St. Petersburg, Russia in July 2014. The 40 full papers presented were carefully reviewed and selected from 128 submissions. The topics range from theoretical topics for classification, clustering, association rule and ...
Добавлено: 30 сентября 2014 г.
Бацын М. В., Бацына Е. К., Business Informatics 2012 Vol. 4 No. 22 P. 69-75
В данной работе мы рассматриваем задачу определения оптимального эксцедентного перестрахования, которое максимизирует надежность (вероятность неразорения) страховой компании. Мы используем два приближенных подхода для вычисления распределения суммарных выплат. Первый подход основан на нормальной аппроксимации распределения выплат. Используя эту аппроксимацию, мы вывели интегральное на оптимальный уровень собственного удержания. Второй подход основан на методах имитационного моделирования. Для тестирования ...
Добавлено: 21 февраля 2013 г.
Добавлено: 21 декабря 2015 г.
Игнатов Д. И., Каминская А. Ю., Константинов А. В. и др., , in : Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures. Vol. 7735: Conceptual Structures for STEM Research and Education, 20th International Conference on Conceptual Structures.: Berlin, Heidelberg : Springer, 2013. P. 173-192.
This paper considers a data analysis system for collaborative platforms which was developed by the joint research team of the National Research University Higher School of Economics and the Witology company. Our focus is on describing the methodology and results of the first experiments. The developed system is based on several modern models and methods ...
Добавлено: 10 октября 2013 г.
Жаднов В. В., Известия высших учебных заведений. Электроника 2018 Т. 23 № 4 С. 353-361
Применяемые в инженерной практике типовые процедуры расчетной оценки характеристик надежности электронных компонентов (аналитические методы) имеют ряд существенных ограничений. Переход к численным методам, позволяющим снять эти ограничения, вызывает необходимость создания модели отказов электронных компонентов для расчета показателей надежности электронных средств методом имитационного моделирования. В работе исследована типовая процедура расчетной оценки характеристик надежности электронных компонентов с помощью ...
Добавлено: 1 сентября 2018 г.
Перминов Г. И., Бизнес-информатика 2008 № 1 С. 36-44
В ходе анализа многомерных временных рядов применение традиционных статистических методов определяется соблюдением достаточно строгих предпосылок, позволяющих использовать лежащий в основе этих методов МНК. К ним относятся: отсутствие мультиколлинеарности, гетероскедастичности и автокорреляции. В задачах экономического анализа и многомерного прогнозирования с целью уменьшения числа рассматриваемых переменных и быстрого получения приблизительных закономерностей целесообразно прибегнуть к методам интеллектуального анализа ...
Добавлено: 28 сентября 2012 г.
Бузмаков А. В., Кузнецов С. О., Napoli A., , in : Machine Learning and Knowledge Discovery in Databases. European Conference, ECML PKDD 2015, Porto, Portugal, September 7-11, 2015, Proceedings. * 2. Vol. 9285.: Dordrecht, L., Cham, Heidelberg, NY : Springer, 2015. P. 157-172.
Добавлено: 22 октября 2015 г.
Metivier J. -., Lepailleur A., Бузмаков А. В. и др., Journal of Chemical Information and Modeling 2015 Vol. 55 No. 5 P. 925-940
This study is dedicated to the introduction of a novel method that automatically extracts potential structural alerts from a data set of molecules. These triggering structures can be further used for knowledge discovery and classification purposes. Computation of the structural alerts results from an implementation of a sophisticated workflow that integrates a graph mining tool ...
Добавлено: 3 сентября 2015 г.
Прокофьева Е. С., Zaitsev R., Мальцева С. В., , in : 2019 IEEE 21st Conference on Business Informatics (CBI). Vol. 1.: M. : IEEE Computer Society, 2019. P. 75-83.
Добавлено: 10 сентября 2019 г.