Труды сотрудников ИВМ СО РАН

[Текст] : монография / А.Н. Горбань, Д.А.Россиев; Отв. ред. В.И. Быков. - Новосибирск : Наука. Сибирская издательская фирма РАН, 1996. - 275 с. : ил + табл. - Библиогр.: с. 257-271. - ISBN 5-02-031196-0 : 13000.00 р.

УДК

519.7

32.971

Аннотация: Изложены методы решения задач с помощью нейронных сетей, реализованных на персональных компьютерах. Приведены примеры решенных задач из различных предметных областей: психологии, социально-политических прогнозов, медицины. Дано описание программного нейроимитатора MultiNeuron. Книга предназначена для специалистов по информатике, программированию, созданию и применению экспертных систем, а также для широкого круга пользователей, интересующихся нейросетевыми технологиями обработки данных.


Доп.точки доступа:
Россиев, Алексей Анатольевич; Rossiev A.A.; Gorban A.N.
Экземпляры всего: 2
Фонд (2)
Свободны: Фонд (2)

[] / А. В. Лапко. - Новосибирск : Наука, 1993 ; Новосибирск : Наука, 1993. - 152 с. - Библиогр.: с. 146-150 . - Библиогр.: 111 назв. - ISBN 5-02-030329-1 : 100 р.

УДК

519.7

681.513

51

519.234

Аннотация: В монографии с единых теоретических позиций анализируются проблемы классификации разнотипных статистических данных в условиях непараметрической неопределенности. Предлагаются оригинальные методы классификации, минимизации описания, построения сложных систем классификации, рассмотрены результаты их применения в экологии. Книга будет интересна специалистам в области информатики, искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, рекомендуется студентам соответствующих специальностей.


Доп.точки доступа:
Федотов, Анатолий Михайлович \ред.\
Экземпляры всего: 1
Фонд (1), 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободны: Фонд (1)

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

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.


Доп.точки доступа:
Соколов, М.И.; Лапко, Василий Александрович; Lapko A.V.
Экземпляры всего: 3
Фонд (3)
Свободны: Фонд (3)

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

УДК

519.7

513.1

681.513

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. Рассматриавется 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.


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

[Текст] : монография / А.В. Лапко, С.В.Ченцов ; Отв.ред. А.И.Рубан. - Новосибирск : Наука, 1997. - 192 с. : ил, табл. - Библиогр.: с.184-186. - ISBN 5-02-031293-2 : 9.00 р.

УДК

519.7

681.513

613.1

Аннотация: Монография посвящена проблемам обработки разнотипной информации на основе последовательных процедур принятия решений и методов непараметрической статистики. Рассматриваются оригинальные многоуровневые системы анализ статистических данных в условиях больших и малых выборок. Исследуются нечеткие модели распознавания образов и оптимизации процессов развития, контролируемых в дискретном времени. Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, а также аспирантов и студентов вузов.


Доп.точки доступа:
Ченцов, С.В.
Экземпляры всего: 3
Фонд (3)
Свободны: Фонд (3)

[] : учеб. пособие / А.В. Лапко, С.В. Ченцов. - Москва : Наука, 2000. - 350 с. - Библиогр. в конце глав. - Федерал. целевая программа "Гос. поддержка интеграции высш. образ. и фундаментал. науки на 1997-2000 годы". - ISBN 5-02-002534-8 : Б. ц.

УДК

519.7

681.513

613.1

681.513(075.8)

519.234(075.8)

Аннотация: В учебном пособии с единых теоретических позиций анализируются проблемы комплексного исследования систем при априорной неопределенности. Наряду с известными методами предлагаются оригинальные непараметрические модели статических и динамических систем, алгоритмы оптимизации и принятия решений при неполной информации. Рассматривается решение ряда практических задач из различных прикладных областей. Книга предназначается для студентов и специалистов в области информационных технологий, автоматизированных систем обработки информации, управления в сложных системах, искусственного интеллекта.


Доп.точки доступа:
Ченцов, С.В.
Свободных экз. нет

[Текст] : монография / А.В. Лапко, С.В. Ченцов, С.И. Крохов, Л.А. Фельдман ; РАН. Сиб. отд-ние. Вычисл. центр (Красноярск); Гос. ком. РФ по высшему образованию; Красноярск. гос. техн. ун-т; Отв. ред. А.М. Федотов. - Новосибирск : Наука, 1996. - 296 с. : ил + табл. - Библиогр.: с.283-289. - ISBN 5-02-030699-1 : Б. ц.

УДК

519.7

681.513

613.1

Аннотация: В мографии с единых теоретических позиций анализируются проблемы комплексного исследования сложных систем при априорной неопределенности. Наряду с известными методами предлагаются оригинальные непараметрические алгоритмы обработки разнотипных статистических данных, обучающиеся модели статических и временных систем, методы оптимизации и принятия решений при неполной информации. Книга предназначена для специалистов в области информатики, искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, а также для студентов вузов.


Доп.точки доступа:
Ченцов, С.В.; Крохов, С.И.; Фельдман, Л.А.
Экземпляры всего: 1
Фонд (1)
Свободны: Фонд (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 : Б. ц.

ГРНТИ	50.07.03
УДК	519.7	681.513

ББК З973.2 + В18


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

[] : непараметрический подход / А. В. Лапко [и др.]. - Новосибирск : Наука, 1996. - 295 с. : ил. - ISBN 5-02-030699-1 : 25 р.

УДК

519.2

519.7

681.513

004.85

Доп.точки доступа:
Лапко, Александр Васильевич; Ченцов, С.В.; Крохов, С.И.; Фельдман, Л.А.; Федотов, Анатолий Михайлович \ред.\ 63360098/Библиотека Политехнического Института СФУ
Свободных экз. нет

[Текст] : монография / А. В. Лапко, В. А. Лапко. - Новосибирск : Наука, 2007. - 174 с. : ил. - Библиогр.: с. 167-171. - ISBN 978-5-02-023180-1 : Б. ц.

УДК

519.7

681.513

ББК В18

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


Доп.точки доступа:
Лапко, Василий Александрович
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 / А. В. ЛАПКО, В. А. ЛАПКО // Измерительная техника. - 2016. - № 6. - С. 14-17 . - ISSN 0368-1025

УДК

519.7

Аннотация: Предложена непараметрическая оценка плотности вероятности, имеющая повышенные аппроксимационные свойства по сравнению с традиционной статистикой типа Розенблатта-Парзена. Исследована зависимость её свойств от вида ядерных функций и формул дискретизации интервала значений случайной величины.
Proposed nonparametric probability density estimate having improved approximation properties compared to the traditional statistics such as Rosenblatt - Parzen. The dependence of its properties on the type of kernel functions and formulas sampling interval of values of the random variable.

РИНЦ

Держатели документа:
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. акад. М. Ф. Решетнева

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

[Текст] : статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2016. - № 3. - С. 78-85, DOI 10.22250/isu.2016.49.78-85 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: PERFORMANCE ANALYSIS OF DISCRETIZATION TECHNIQUES OF TWO-DIMENSIONAL FIELD OF VALUES OF A RANDOM VARIABLE IN THE SYNTHESIS OF A NONPARAMETRIC ESTIMATE OF PROBABILITY DENSITY

УДК

519.7

Аннотация: Проводится сравнение оптимального и эвристических методов дискретизации области значений двумерной случайной величины. Определяются условиях их компетенции при восстановлении нормального закона распределения двух независимых случайных величин. Эффективность методики подтверждается результатами вычислительных экспериментов.
The paper gives wide coverage to comparison of optimal and heuristic discretization techniques of two-dimensional field of values of a random variable. It defines the terms of their competency under restoration of normal law of distribution of two independent random variables. The efficiency of the method is confirmed by the results of computational experiments.

РИНЦ

Держатели документа:
Институт вычислительного моделирования СО РАН
Сибирский государственный аэрокосмический университет им. 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 // Информатика и системы управления. - 2017. - № 2. - С. 64-71, DOI 10.22250/isu.2017.52.64-71 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: Nonparametric collective of linear approximations in the problem of reconstructing stochastic dependencies

УДК

519.7

Аннотация: Рассматривается методика построения непараметрического коллектива в задаче восстановления стохастических зависимостей, обеспечивающего эффективный учет априорной информации исходных статистических данных. Проводится анализ структуры непараметрического коллектива и его свойства.
We consider a technique for constructing a nonparametric collective in the problem of restoring stochastic dependencies, which ensures the effective calculation of a priori information of the initial statistical data. The structure of the non-parametric collective and its properties are analyzed.

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.

: статья / А. В. Лапко, В. А. Лапко // Информатика и системы управления. - 2018. - № 2. - С. 73-82, DOI 10.22250/isu.2018.56.73-82 . - ISSN 1814-2400
   Перевод заглавия: Synthesis and analysis of non-parametric regression in conditions of large samples

УДК

519.7

Аннотация: Предлагается методика построения непараметрической регрессии в условиях обучающих выборок большого объема. Синтез модели основывается на декомпозиции исходных статистических данных и анализе вероятностных характеристик получаемых множеств случайных величин. Исследуются асимптотические свойства непараметрической регрессии и рассматриваются результаты вычислительного эксперимента. Результаты исследований имеют важное значение при решении задач доверительного оценивания плотности вероятности и кривой регрессии.
The technique of construction of a nonparametric regression in the conditions of training samples of large volume is offered. Model synthesis is based on decomposition of initial statistical data and the analysis of probabilistic characteristics of received random variables sets. Asymptotic properties of a nonparametric regression are investigated and results of computing experiment are considered. Results of researches have great value at a solution of problems of a confidential estimation of a probability density and a regression curves.

РИНЦ

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

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