Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[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] : 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.

[Текст] : доклад, тезисы доклада / Александр Васильевич Лапко, В. А. Лапко // Безопасность и мониторинг техногенных и природных систем : материалы и доклады. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - С. 376-381 . - ISBN 978-5-7638-3997-5

УДК

004.93

РИНЦ,
Источник статьи

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Александр Васильевич; Lapko A.V.; Лапко, В.А.; VI Всероссийская конференция "Безопасность и мониторинг техногенных и природных систем"(2018 ; 18.09 - 21.09 ; Красноярск)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

[Текст] : доклад, тезисы доклада / Александр Васильевич Лапко, Василий Александрович Лапко // Безопасность и мониторинг техногенных и природных систем : материалы и доклады. - Красноярск : Сибирский федеральный университет, 2018. - С. 381-385 . - ISBN 978-5-7638-3997-5

УДК

519.7

004.93

РИНЦ,
Источник статьи

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный университет науки и технологий им. акад. М.Ф. Решетнева
Доп.точки доступа:
Лапко, Александр Васильевич; Lapko A.V.; Лапко, Василий Александрович; Lapko V.A.; VI Всероссийская конференция "Безопасность и мониторинг техногенных и природных систем"(2018 ; 18.09 - 21.09 ; Красноярск)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)