Персоналии
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
 
Донской Владимир Иосифович

В базах данных Math-Net.Ru
Публикаций: 10
Научных статей: 9

Статистика просмотров:
Эта страница:984
Страницы публикаций:1868
Полные тексты:718
Списки литературы:88
Донской Владимир Иосифович
профессор
доктор физико-математических наук (1994)
Специальность ВАК: 05.13.17 (теоретические основы информатики)
E-mail:
Ключевые слова: машинное обучение, обучаемость, деревья решений, неполная информация, дискретная оптимизация, колмогоровская сложность

Основные темы научной работы

дискретная оптимизация, машинное обучение, обучаемость и сложность, принятие решений при неполной информации, извлечение оптимизационных моделей из данных


https://www.mathnet.ru/rus/person64035
Список публикаций на Google Scholar
https://zbmath.org/authors/?q=ai:donskoi.vladimir-iosivovich
https://mathscinet.ams.org/mathscinet/MRAuthorID/213767
https://elibrary.ru/author_items.asp?spin=3301-9617
https://orcid.org/0000-0002-2465-1591
https://www.webofscience.com/wos/author/record/M-4816-2013
https://www.scopus.com/authid/detail.url?authorId=16411374000

Публикации в базе данных Math-Net.Ru Цитирования
2020
1. В. И. Донской, “Извлечение оптимизационных моделей из данных”, Информ. и её примен., 14:3 (2020),  109–118  mathnet
2. В. И. Донской, “Интеллектуальная оптимизация на основе машинного обучения: современное состояние и перспективы (обзор)”, ТВИМ, 2020, № 1,  32–63  mathnet
2018
3. В. И. Донской, “Извлечение оптимизационных моделей из данных: применение нейронных сетей”, ТВИМ, 2018, № 2,  71–89  mathnet
4. V. I. Donskoy, “A synthesis of pseudo-Boolean empirical models by precedential information”, Вестн. ЮУрГУ. Сер. Матем. моделирование и программирование, 11:2 (2018),  96–107  mathnet  elib 1
2017
5. В. И. Донской, “Извлечение оптимизационных моделей из данных: подход на основе решающих деревьев и лесов”, ТВИМ, 2017, № 4,  59–86  mathnet
6. В. И. Донской, “Колмогоровская сложность и $VC$ размерность семейств рекурсивных функций”, ТВИМ, 2017, № 1,  32–41  mathnet
1994
7. В. И. Донской, “Задачи псевдобулевой оптимизации с дизъюнктивным ограничением”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 34:3 (1994),  461–472  mathnet  mathscinet  zmath; V. I. Donskoǐ, “Pseudo-Boolean optimization with a disjunctive constraint”, Comput. Math. Math. Phys., 34:3 (1994), 389–398  isi 1
1988
8. В. И. Донской, “Слабоопределенные задачи булева программирования с частично заданным множеством допустимых решений”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 28:9 (1988),  1379–1385  mathnet  mathscinet  zmath; V. I. Donskoi, “Weakly determinate problems of Boolean linear programming with a partially specified set of admissible solutions”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 28:5 (1988), 66–70 2
1982
9. В. И. Донской, “Алгоритмы обучения, основанные на построении решающих деревьев”, Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 22:4 (1982),  963–974  mathnet  mathscinet  zmath; V. I. Donskoi, “Learning algorithms based on the construction of decision trees”, U.S.S.R. Comput. Math. Math. Phys., 22:4 (1982), 197–209 2

2020
10. О. В. Анашкин, Е. М. Варфоломеев, В. И. Войтицкий, В. И. Донской, Д. А. Закора, А. Б. Муравник, М. А. Муратов, Ю. С. Пашкова, В. Э. Петров, Е. В. Плохая, А. Л. Скубачевский, П. А. Старков, Т. А. Суслина, Д. О. Цветков, В. Н. Чехов, А. А. Шкаликов, А. И. Яковлев, “Николай Дмитриевич Копачевский. 25 марта 1940 г. — 18 мая 2020 г.”, СМФН, 66:2 (2020),  157–159  mathnet

Организации
 
  Обратная связь:
 Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024