Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Е. С. Кирик ; рук. работы В. В. Шайдуров, науч. консультант А. В. Медведев ; Сиб. отд-ние Рос. акад. наук, Ин-т выч. моделирования. - Красноярск, 2002. - 147 с. -

УДК

519.237.5

Доп.точки доступа:
Шайдуров, Владимир Викторович \рук. работы.\; Shaidurov V.V.; Медведев, А. В. \рук. работы.\; Сибирское отделение Российской академии наук; Институт вычислительного моделирования 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[] : автореферат дис. ... канд. техн. наук : 05.13.17 / Е. С. Кирик ; рук. работы В. В. Шайдуров, науч. консультант А. В. Медведев ; Сиб. отд-ние Рос. акад наук ; Ин-т вычислит. моделирования . - Красноярск, 2002. - 22 с. -

УДК

519.237.5

Доп.точки доступа:
Шайдуров, Владимир Викторович \рук. работы.\; Shaidurov V.V.; Медведев, А. В. \рук. работы.\; Сибирское отделение Российской академии наук; Институт вычислительного моделирования 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[] : дис. ... канд. техн. наук : 05.13.14 / В. А. Лапко. - Красноярск : КГТУ, 1998. - 108 с. : ил. -

УДК

681.327.12

519.234(043.3)

63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[] : монография / А. В. Лапко, С. В. Ченцов = Multilevel nonparametric systems of decision-making. - Новосибирск : Наука, 1997. - 191 с. - Библиогр.: с. 184-187. - ISBN 5-02-031293-2 : 50 р.

УДК

681.513

519.234

Аннотация: Монография посвящена проблемам обработки разнотипной информации на основе последовательных процедур принятия решений и методов непараметрической статистики. рассматриваются оригинальные многоуровневые системы анализа статистических данных в условиях больших и малых выборок. Исследуются нечеткие модели распознавания образов и оптимизации процессов развития, контролируемых в дискретном времени.


Доп.точки доступа:
Ченцов, С.В.; Рубан, А.И. \ред.\ 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[] : метод. указ. по лаб. работам №1-2 для студентов укрупненной группы направления подготовки спец. 230000 (спец. 230102.65) / В. А. Лапко. - Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2006. - 27 с. - (Учебно-методическая литература). - 16 р.

УДК	519.816(07)

Доп.точки доступа:
Красноярский государственный технический университет 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[] : метод. указ. / В. А. Лапко. - Красноярск : ИПЦ КГТУ, 2006. - 46 с. - 27 р.

УДК	004.94(07)

Доп.точки доступа:
Красноярский государственный технический университет 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Автометрия. - 2015. - Т. 51, № 4. - С. 62-67 . - ISSN 0320-7102
   Перевод заглавия: CONSTRUCTION OF CONFIDENCE BOUNDARIES FOR THE DECISION FUNCTION IN A TWO-ALTERNATIVE PROBLEM OF PATTERN RECOGNITION

УДК

519.7

Аннотация: Рассматривается непараметрическая оценка решающей функции в двуальтернативной задаче распознавания образов. При её синтезе используются принцип декомпозиции обучающей выборки и анализ вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. На этой основе разработана методика построения доверительных границ для байесовского уравнения разделяющей поверхности. Эффективность методики подтверждается результатами вычислительных экспериментов.
A nonparametric estimate of the decision function in a two-alternative problem of pattern recognition is considered. The principle of expansion of the learning sample and the analysis of the probabilistic characteristics of the obtained sets of random variables are used to synthesize this estimate. On this basis, a technique of construction of confidence boundaries for the Bayesian equation of the separating surface is derived. The efficiency of this technique is proved by results of computational experiments.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. академика М. Ф. Решетнёва

Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.

[Текст] : статья / М. Курако, К. Симонов // Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании (CITech-2015). - 2015. - Т. I. - С. 294-299
Аннотация: Работа посвящена новому направлению в обработке данных геомониторинга, которое может быть использовано в диагностике сложных природных геообъектов и систем – геометрический анализ визуальных данных, где совместно выполняется вейвлет-преобразование данных для криволинейных объектов и шиарлет-преобразование для линейных объектов. Задаче разделения изображения на морфологически разные составляющие в последнее время уделяют много внимания в связи с её значимостью при решении задач распознавания образов для различных актуальных приложений в науках о Земле. Разрабатываемая вычислительная технология для эффективного решения этой задачи может быть применена к широкому кругу геообъектов, включая исследования, связанные с изысканиями на нефть и газ в сложных геосредах. В результате проведенных исследований разработана вычислительная технология, позволяющая решать задачи обработки данных геомониторинга сложных геообъектов на основе совместного применения вейвлет- и шиарлет–преобразований.

РИНЦ,
Источник статьи

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский федеральный университет

Доп.точки доступа:
Симонов, Константин Васильевич; Simonov K.V.; Казахский национальный университет имени Аль-Фараби; Институт вычислительных технологий СО РАНМеждународная научная конференция "Вычислительные и информационные технологии в науке, технике и образовании (CITech-2015)" (2015 ; 24.09 - 27.09 ; Алматы)

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2016. - № 1. - С. 73-81 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: HYBRID SYSTEMS OF PATTERN RECOGNITION IN CONDITIONS OF HETEROGENEOUS DATA

УДК

004.93

Аннотация: Предлагается методика синтеза гибридных систем распознавания образов в условиях априорных сведений о виде решающей функции в условиях неоднородной информации. Приводятся результаты исследования асимптотических свойств гибридных моделей.
In the article it was suggested using a method of synthesis of hybrid systems of pattern recognition with a priori information about the kind of decision function under heterogeneous information conditions. There are some results of researching the asymptotic properties of hybrid models.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М.Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; Lapko A.V.

[Текст] : научное издание / А. В. Лапко, В. А. Лапко, Е. А. Юронен // Решетневские чтения. - 2016. - Т. 2, № 20. - С. 50-52 . - ISSN 1990-7702
   Перевод заглавия: Testing hypothesis of two-dimensional random variables independence on the basis of algorithm of pattern recognition

УДК

519.24

Аннотация: Предлагается новая методика проверки гипотезы о независимости случайных величин. Её основу составляет непараметрический алгоритм распознавания образов. Рассматриваемая методика не требует дискретизации области значений случайных величин.
The new technique of testing hypothesis of random variables independence is proposed. Its basis is made by nonparametric algorithm of pattern recognition. The considered technique does not demand sampling of area of values of random variables.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.; Юронен, Е.А.; Yuronen E.A.

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко, Е. А. Юронен // Актуальные проблемы авиации и космонавтики. - 2017. - Т. 2, № 13. - С. 35-37
   Перевод заглавия: Synthesis and the analysis of the nonparametric systems of a pattern recognition based on decomposition on dimension of the training selection

УДК

004.93

Аннотация: С позиций принципов декомпозиции обучающей выборки и коллективного оценивания предлагается методика синтеза многоуровневых непараметрических систем распознавания образов для многоальтернативной задачи классификации. Их применение обеспечивает высокую вычислительную эффективность обработки информации большой размерности.
From positions of the principles of training selection decomposition and collective estimation the synthesis technique of multilevel nonparametric systems of pattern recognition for the multialternate classification problem is offered. Their application provides high computing performance of information processing of big dimension.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет имени академика М. Ф. Решетнева
Сибирский федеральный университет

Доп.точки доступа:
Лапко, А.В.; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; Lapko V.A.; Юронен, Е.А.; Yuronen E.A.

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Автометрия. - 2018. - Т. 54, № 5. - С. 33-39, DOI 10.15372/AUT20180504 . - ISSN 0320-7102
   Перевод заглавия: NONPARAMETRIC ALGORITHMS FOR ESTIMATING THE STATES OF NATURAL OBJECTS

УДК

004.93

Аннотация: Рассматриваются модификации непараметрического алгоритма распознавания образов, соответствующего критерию максимального правдоподобия с дополнительными решающими функциями. Синтез предлагаемых алгоритмов основан на анализе отношений оценок плотностей вероятности распределения случайных величин в классах и их функционалов с вводимыми порогами. Выбор порогов определяется особенностями задачи классификации. Полученные результаты применяются при оценивании состояний древостоев лесных массивов по данным дистанционного зондирования.
Modifications of a nonparametric pattern recognition algorithm corresponding to the maximum likelihood criterion with additional decision functions are considered. The synthesis of the proposed algorithms is based on the analysis of the ratios of the estimates of the probability density distributions of random variables in classes and their functionals with input thresholds. The choice of the thresholds is determined by specific features of the classification problem. The results obtained are applied for assessing the states of forest tracts on the basis of remote sensing data.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. академика М. Ф. Решетнева

Доп.точки доступа:
Лапко, Александр Васильевич; Lapko A.V.; Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко, В. В. Молоков // Информатика и системы управления. - 2018. - № 4. - С. 112-121, DOI 10.22250/isu.2018.58.112-121 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: Nonparametric algorithms of pattern recognition and models of stochastic dependence in small samples conditions

УДК

004.93

519.7

Аннотация: Рассматривается методика построения линейных и нелинейных непараметрических коллективов решающих функций в задачах распознавания образов и восстановления стохастических зависимостей. Предлагаемые системы обеспечивают эффективную обработку информации большой размерности. Приводятся результаты вычислительных экспериментов.
Considered is the technique for constructing linear and nonlinear nonparametric collectives of decision functions in pattern recognition and restoration of stochastic dependences problems. The proposed systems provide efficient processing of information of high dimensionality. The results of computational experiments are presented.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М.Ф. Решетнева
Сибирский юридический институт МВД РФ

Доп.точки доступа:
Лапко, А. В.; Lapko A.V.; Лапко, В. А.; Lapko V.A.; Молоков, В. В.; Molokov V.V.