Сводный каталог книг

[Текст] : Учеб. пособие для вузов по специальности "Автоматизир. системы обраб. информ. и упр." направления подгот. дипломир. специалистов "Информатика и вычисл. техника" / А. Л. Горелик, В. А. Скрипкин ; Предисл. А. Л. Горелика. - Изд. 4-е, испр. - Москва : Высшая школа, 2004. - 261 с. : ил. - Библиогр.: с.258-259. - ISBN 5-06-004396-7 : 112.80 р.

УДК	519.85(075.8)^V3

ББК З81в641.7я73 + З973.235я73

Аннотация: Изложены общая постановка проблемы распознавания объектов и явлений, процессов и ситуаций. Рассмотрены системотехнический подход к построению систем распознавания, формированию признакового пространства в условиях ограничений ресурсов, нетрадиционные непараметрические методы обработки априорной информации, вероятностные и логические алгоритмы распознавания, модели оптимального управления процессом распознавания, методы и алгоритмы оценки эффективности систем распознавания. Для студентов, аспирантов и научных работников, изучающих и специализирующихся в области кибернетики, искусственного интеллекта, системного анализа и обработки информации.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44

Доп.точки доступа:
Скрипкин, Валентин Александрович
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : монография / Г.С. Лбов, В.Б. Бериков. - Новосибирск : Институт математики им. С.Л. Соболева, 2005. - 218 с. : ил. - Библиогр.: с. 204-215. - ISBN 5-86134-130-3 : 63.00 р.

ГРНТИ	27.43
УДК	519.2^V3

ББК В172

Аннотация: Монография посвящена теоретическим и алгоритмическим вопросам построения деревьев решений для различных задач анализа данных (Data Mining). Основное внимание уделено решению проблемы устойчивости получаемых решений, т.е. изучению зависимости качества решения от сложности класса распределений, сложности используемого класса решающих функций и объема выборки. В книге рассматриваются основные понятия и существующие подходы к решению указанной проблемы. В рамках байесовского подхода достаточно подробно исследуется поведение критерия качества в случае конечного множества событий для задач распознавания образов. Получены интервальные оценки качества. С использованием оригинального рекурсивного метода построения деревьев решений рассматриваются распознавания образов, регрессионного анализа, группировки объектов, прогнозирования многомерной разнотипной переменной, анализа многомерных разнотипных временных рядов, прогнозирования экстремальных событий. На основе полученных результатов исследования устойчивости формулируется подход к выбору оптимального дерева решений. Кроме этого, рассматриваются методы анализа данных, представленных экспертными логическими высказываниями ("знаниями"). Монография позволит студентам, аспирантам и научным работникам ознакомиться с новыми результатами исследований в области анализа данных.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44

Доп.точки доступа:
Бериков, Владимир Борисович
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : Общий подход на основе принципа миним. длины описания / А.С. Потапов. - Санкт-Петербург : Политехника, 2007. - 548 с. : ил. - Библиогр.: с. 527-548. - ISBN 5-7325-0881-3 : 527.00 р.

ГРНТИ	28.23.15
УДК	004.93^V3

ББК З973.235-01

Аннотация: В книге подробно рассмотрен принцип минимальной длины описания, являющийся следствием теоретико-информационного подхода к построению моделей и выбору гипотез. Этот принцип становления все более популярным при решении сложных задач автоматического анализа данных, традиционно относившихся к области искусственного интеллекта. Рассмотрены задачи распознавания образов, машинного восприятия и грамматического и логического выводов, для которых использование принципа минимальной длины описания уже позволило получить более эффективные решения. На конкретных примерах показана возможность разработки унифицированного подхода к решению указанных задач. Книга предназначена для широкого круга читателей: студентов, молодых учёных и специалистов, интересующихся компьютерными науками и, в частности, искусственным интеллектом.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : сборник / под ред. В. Л. Арлазарова, Н. Е. Емельянова. - Москва : URSS : Ленанд, 2009. - 455 с. : ил. ; 22 см. - (Труды Института системного анализа Российской академии наук / Институт системного анализа (Москва). ; т. 45). - Библиогр. в конце ст. - ISBN 978-5-9710-0345-8 : 497.30 р.

ГРНТИ	50.05
УДК	004.42(082)^V3

ББК З973.2-018.12я43

Аннотация: Настоящий сборник объединяет результаты исследований по проблемам технологий программирования и хранения данных. Содержание книги включает работы, в которых рассматриваются вопросы распознавания образов, описываются методы проектирования и анализа сложных систем, исследуются технологии обработки данных

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44

Доп.точки доступа:
Арлазаров, Владимир Львович \ред.\; Емельянов, Николай Евгеньевич \ред.\
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : монография / Я. А. Фомин. - Москва : Фазис, 2010. - 368 с. : ил. - Библиогр.: с. 361-368. - ISBN 5-7036-0123-1 : 750.00 р.

ГРНТИ

28.23

27.47

ББК З 81

Аннотация: Распознавание образов теряет практически всякий смысл, если оно сопровождается значительными и часто возникающими ошибками. В настоящей работе впервые построены алгоритмы нахождения точных и приближенных аналитических выражений вероятностей ошибок распознавания через его основные параметры: размерность признакового пространства и объемы обучающих и контрольных (решающих) наблюдений. Минимизация вероятности ошибок распознавания достигается целенаправленным изменением указанных параметров. Книга будет полезна разработчикам адекватных компьютерных технологий обработки, классификации и идентификации информации в качестве нового инструментария, а также может быть использована в учебном процессе.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Экземпляры всего: 1
ИВМ-Фонд (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1)

[Текст] : ММРО-16: тезисы докладов 16-й всероссийской конференции, г. Казань, 6-12 октября 2013 г. / Российская академия наук, Вычислительный центр им. А. А. Дородницына. - Москва : Торус Пресс, 2013. - 117 с. - Авт. указ.: с. 115-117. - ISBN 978-5-94588-134-1 : Б. ц.
В надзаг.: Российская академия наук, Отделение математических наук РАН, Вычислительный центр им. А. А. Дородницына РАН, Университет Иннополис при поддержке Российского фонда фундаментальных исследований, Компаний Форексис и ЦСПИР

ГРНТИ	28.23
УДК	519.85(043.2)^V3

ББК З811.3в641я431

Аннотация: В сборнике представлены доклады 16-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», проводимой Вычислительным центром им. А. А. Дородницына Российской академии наук и Университетом Иннополис при финансовой и организационной поддержке РФФИ и компаний Форексис и ЦСПиР. Конференция регулярно проводится один раз в два года, начиная с 1983 г., и является самым представительным российским научным форумом в области распознавания образов и анализа изображений, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, обработки сигналов, математических методов прогнозирования

Полный текст на сайте правообладателя


Доп.точки доступа:
Российская академия наук. Вычислительный центр им. А. А. Дородницына
Свободных экз. нет

[Текст] : ММРО-15: доклады 15-й всероссийской конференции [11-17 сентября 2011 г., Республика Карелия, г. Петрозаводск] / Российская академия наук, Вычислительный центр им. А. А. Дородницына. - Москва : МАКС Пресс, 2011. - 617 с. : ил. ; 29 см. - Авт. указ.: с. 615-617. - Библиогр. в конце докл. - 300 экз. - ISBN 978-5-317-03787-1 : Б. ц.
В надзаг.: Российская академия наук, Отделение математических наук РАН, Вычислительный центр им. А.А. Дородницына РАН

ГРНТИ	28.23
УДК	519.71(043.2)^V3

ББК З 811.3в641я431

Аннотация: В сборнике представлены доклады 15-й Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», проводимой Вычислительным центром им. А.А. Дородницына Российской академии наук при финансовой и организационной поддержке РФФИ и компании «Форексис». Конференция регулярно проводится один раз в два года, начиная с 1983 г., и является самым представительным российским научным форумом в области распознавания образов и анализа изображений, интеллектуального анализа данных, машинного обучения, обработки сигналов, математических методов прогнозирования.

Полный текст на сайте правообладателя


Доп.точки доступа:
Российская академия наук. Вычислительный центр им. А. А. Дородницына
Свободных экз. нет