|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2022 |
1. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Партитивная классификация с помощью формально-семантической нормативной системы”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 2, 17–26 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Partitive classification using the formal-semantic normative system”, Scientific and Technical Information Processing, 50:6 (2023), 602–609 |
1
|
2. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Построение генетической и партитивной классификаций предметной области”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 1, 26–34 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Construction of genetic and partitive classifications of the subject area”, Scientific and Technical Information Processing, 50:6 (2023), 595–601 |
1
|
|
2021 |
3. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Построение таксономии предметной области”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, № 1, 15–24 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Constructing a taxonomy of the subject area”, Scientific and Technical Information Processing, 49:5 (2022), 325–332 |
5
|
|
2020 |
4. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный подход к детерминантному анализу сложных систем”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 2, 86–93 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object approach to determinant analysis for complex systems”, Scientific and Technical Information Processing, 48:5 (2021), 327–332 |
3
|
|
2019 |
5. |
С. И. Маторин, А. Г. Жихарев, В. В. Михелев, “Учет общесистемных закономерностей при концептуальном моделировании понятийных знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, № 3, 12–23 ; S. I. Matorin, A. G. Zhikharev, V. V. Mikhelev, “Accounting for system-wide patterns in conceptual modeling of conceptual knowledge”, Scientific and Technical Information Processing, 47:5 (2020), 314–321 |
2
|
|