Сводный каталог книг

[Текст] : монография / А.В. Лапко, В.А.Лапко; Отв. ред. А.И. Рубан. - Новосибирск : Наука, 2000. - 144 с. : ил., табл. - Библиогр.: с. 133-139. - ISBN 5-02-031670-9 : 8.50 р.

УДК

519.7

681.513

Аннотация: Монография посвящена развитию нового направления построения непараметрических моделей коллективного типа, сочетающих преимущества параметрических и локальных методов аппроксимации при решении задач восстановления стохастических зависимостей и распознавания образов. Идея используемого подхода состоит в формировании упрощенных моделей искомых закономерностей относительно системы "опорных" условий с последующей организацией их в коллективе с помощью методов непараметрической статистики. С единых теоретических позиций решены проблемы комплексной оптимизации структуры непараметрических коллективов, охватывающих оценивание области их компетентности, выбора оптимальной системы "опорных" условий и определения их количества. Полученные научные результаты доведены до уровня практических рекомендаций и используются при исследовании медико-биологических систем. Книга будет интересна специалистам в области информатики, искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, а также студентам и аспирантам соответствующих специальностей.

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

Доп.точки доступа:
Соколов, М.И.; Лапко, Василий Александрович
Экземпляры всего: 3
ИВМ-Фонд (2), ИВМ-РСФ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (2), ИВМ-РСФ (1)

[Текст] : монография / А.В. Лапко, В.А.Лапко; Отв. ред. Б.П. Соустин. - Новосибирск : Наука, 2000. - 240 с. : ил + табл. - Библиогр.: с. 233. - ISBN 5-02-031614-8 : 8.50 р.

УДК

519.7

681.513

513.1

Аннотация: В монографии с единых теоретических позиций анализируются проблемы построения непараметрических систем классификации разнотипных статистических данных. Исследуются оригинальные многоуровневые методы распознавания образцов и автоматической классификации в условиях больших и малых выборок. Рассматривается их применение в задачах моделирования и оптимизации сложных систем при априорной неопределенности. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, а также аспирантов и студентов вузов.

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

Доп.точки доступа:
Соколов, М.И.; Лапко, Василий Александрович
Экземпляры всего: 3
ИВМ-Фонд (2), ИВМ-РСФ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (2), ИВМ-РСФ (1)

[Текст] = Nonparametric collectives of resolving rules / В.А. Лапко; Отв. ред. С.В. Ченцов. - Новосибирск : Наука, 2002. - 168 с. : ил. - Библиогр.: с. 159-164. - ISBN 5-02-031953-8 : 8.50 р., 0.00 р.

ГРНТИ	50.07.03	50.05.09
УДК	519.7	681.513

ББК З973.2 + В18 + З973.28-01

Аннотация: В монографии с позиций принципов коллективного оценивания предлагается методика синтеза и анализа нового класса непараметрических моделей статических и динамических объектов. Особенность разработанных непараметрических коллективов решающих правил состоит в максимальном использовании информации обучающих выборок на основе управляемого сочетания преимуществ параметрических и локальных аппроксимаций. Рассматривается их применение при исследовании социальных и технических систем. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, аспирантов и студентов вузов.

Держатели документа:
ИВМ СО РАН : 660036, Красноярск, Академгородок, 50, стр.44
Центральная научная библиотека КНЦ СО РАН : 660036, г. Красноярск, Академгородок, 50
Экземпляры всего: 2
ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (1), ЦНБ-АБ (1)

[Текст] : монография / А.В. Лапко, В.А. Лапко; отв. ред. А.Н. Антамошкин ; Рос. акад. наук, Сиб. отд-ние, Ин-т вычисл. моделирования, Сиб. гос. аэрокосм. ун-т им. акад. М.Ф. Решетнева, Сиб. федер. ун-т. - Новосибирск : Наука, 2007. - 174 с. : ил. - Библиогр.: с. 167-171. - ISBN 978-5-02-023180-1 : 8.50 р.

ГРНТИ

28.23

ББК З973.23в647

Аннотация: В монографии с позиций принципов коллективного оценивания предлагаются методики синтеза и анализа нового класса непараметрических решающих правил в задачах восстановления стохастических зависимостей, распознавания образов и моделирования пространственно распределенных временных систем в условиях неоднородной информации. Преимущество разработанных непараметрических систем принятия решений состоит в эффективном использовании априорных сведений о виде восстанавливаемых закономерностей и информации обучающих выборок. Особое внимание уделяется исследованию свойств показателей эффективности рассматриваемого класса систем и проблемам их оптимизации. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, аспирантов и студентов технических вузов.

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

Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Антамошкин, А.Н. \ред.\
Экземпляры всего: 4
ИВМ-Фонд (2), ИВМ-ОРФ (1), ИВМ-РСФ (1)
Свободны: ИВМ-Фонд (2), ИВМ-ОРФ (1), ИВМ-РСФ (1)

[Текст] : научное издание / Отв. ред. Б.П. Соустин. - Новосибирск : Наука, 2000. - 240 с. : табл. 24, ил. 38. - Библиогр.: 132 назв. - 432 экз. - ISBN 5-02-031614-8 : Б. ц.
Возможно то же самое издание . - [Б. м. : б. и.]

УДК

681.1

Аннотация: В монографии с единых теоретических позиций анализируется проблемы построения непараметрических систем классификации разнотипных статистических данных. Исследуются оригинальные многоуровневые методы распознавания образцов и автоматической классификации в условиях больших и малых выборок. Для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации.


Доп.точки доступа:
Лапко, Александр Васильевич; Лапко, Василий Александрович; Соколов, Михаил Иванович; Ченцов, Сергей Васильевич
Экземпляры всего: 1
ИЛ-Фонд (1)
Свободны: ИЛ-Фонд (1)

[Текст] : научное издание / Отв. ред. С.В. Ченцов ; РАН, СО, ИВМ, КГТУ. - Новосибирск : Наука, 2002. - 168 с. : ил. 78. - Библиогр.: 93 назв. - 400 экз. - ISBN 5-02-031953-8 : Б. ц.
Возможно то же самое издание . - [Б. м. : б. и.]
. - [Б. м. : б. и.]

УДК

681.1

Аннотация: В монографии с позиций принципов коллективного оценивания предлагается методика синтеза и анализа нового класса непараметрических моделей статистических и динамических объектов. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, аспирантов и студентов вузов.

Экземпляры всего: 1
ИЛ-Фонд (1)
Свободны: ИЛ-Фонд (1)

[Текст] : монография / И. В. Зеньков [и др.]. - Красноярск : Сибирский государственный аэрокосмический университет, 2017. - 277, [1] с. : ил., табл. ; 21 см. - Библиогр.: с. 263-278. - 500 экз. - ISBN 978-5-86433-710-3 : 1.00 р.

ГРНТИ	36.23	87.51
УДК	528.8:004.9(571.1/.5)

ББК Д131 + Б1(2Р5)

Аннотация: На основе методов дистанционного зондирования исследуются процессы деградации деятельного слоя арктических тундровых почв, динамика состояния лесных территорий, отвалов предприятий горнодобывающей промышленности в Красноярском крае и Сибири. Предлагаются непараметрические методы обработки данных дистанционного зондирования, основанные на проверке гипотез об их однородности, агрегировании получаемых результатов с привлечением дополнительной информации и синтезе алгоритмов принятия решений по спектральным данным. Предназначена для специалистов в области исследования природных ресурсов аэрокосмическими средствами. Может быть интересна бакалаврам направления подготовки 21.03.03 "Геодезия и дистанционное зондирование" и магистрам направления подготовки 09.04.02 " Информационные системы и технологии".

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

Доп.точки доступа:
Зеньков, Игорь Владимирович; Им, Сергей Тхекдеевич; Лапко, Александр Васильевич; Лапко, Василий Александрович; Музалевский, Константин Викторович; Охоткина, Евгения Александровна; Ружичка, Зденек Зденикович; Харук, Вячеслав Иванович; Юронен, Юрий Павлович; Министерство образования и науки Российской Федерации; Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева (Красноярск); Сибирский федеральный университет (Красноярск); Федеральный исследовательский центр "Красноярский научный центр Сибирского отделения Российской академии наук"; Институт вычислительного моделирования СО РАН (Красноярск); Институт леса имени В. Н. Сукачева СО РАН (Красноярск); Институт физики имени Л. В. Киренского СО РАН (Красноярск); Институт вычислительных технологий СО РАН (Красноярский филиал СКТБ "Наука")
Экземпляры всего: 1
Фонд (1)
Свободны: Фонд (1)