Автоматика и телемеханика
RUS  ENG    ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB  
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Импакт-фактор
Правила для авторов
Загрузить рукопись

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS


Автомат. и телемех.:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти




Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация

Автоматика и телемеханика, 2018, выпуск 10, страницы 143–153 (Mi at15215)  
Эта публикация цитируется в 1 научной статье (всего в 1 статье)

Задачи оптимизации и имитации при управлении развитием крупномасштабных систем

Рекуррентные алгоритмы структурно-классификационного анализа сложно организованной информации

А. А. Дорофеюкa, Е. В. Бауманa, Ю. А. Дорофеюкb, А. Л. Чернявскийb

a Markov Processes International, Нью-Йорк
b Институт проблем управления им. В.А.Трапезникова РАН, Москва
PDF полного текста (626 kB) Список цитирования (1)
Список литературы:
PDF
HTML
Аннотация: Для структурно-классификационного анализа сложно организованной информации предлагается использовать рекуррентные алгоритмы типа стохастической аппроксимации. Вводятся в рассмотрение функционалы оценки качества классификации, зависящие от ненормированных и нулевых моментов функций распределения вероятности появления объектов выборки в классах, а также вид оптимальной классификации. Предложен новый алгоритм классификации для такого типа критериев качества классификации, доказана теорема о его сходимости, обеспечивающая стационарное значение соответствующего функционала. Показано, что предложенный алгоритм может использоваться для решения широкого класса задач структурно-классификационного анализа.
Ключевые слова: структурно-классификационный анализ информации, размытая классификация, рекуррентные алгоритмы, стохастическая аппроксимация, типы размытости, структуризация параметров, кластерный анализ, кусочная аппроксимация сложных функций.
Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 17-07-00857_а
16-07-00895_а
16-29-12880_офи_м
16-29-12943_офи_м
15-07-06713_а
Работа выполнена при частичной финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты 17-07-00857, 16-07-00895, 16-29-12880-офи, 16-29-12943-офи, 15-07-06713).
Статья представлена к публикации членом редколлегии: А. И. Михальский

Поступила в редакцию: 09.11.2017
Англоязычная версия:
Automation and Remote Control, 2018, Volume 79, Issue 10, Pages 1854–1862
DOI: https://doi.org/10.1134/S0005117918100090
Реферативные базы данных:
Тип публикации: Статья
Образец цитирования: А. А. Дорофеюк, Е. В. Бауман, Ю. А. Дорофеюк, А. Л. Чернявский, “Рекуррентные алгоритмы структурно-классификационного анализа сложно организованной информации”, Автомат. и телемех., 2018, № 10, 143–153; Autom. Remote Control, 79:10 (2018), 1854–1862
Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{DorBauDor18}
\by А.~А.~Дорофеюк, Е.~В.~Бауман, Ю.~А.~Дорофеюк, А.~Л.~Чернявский
\paper Рекуррентные алгоритмы структурно-классификационного анализа сложно организованной информации
\jour Автомат. и телемех.
\yr 2018
\issue 10
\pages 143--153
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/at15215}
\elib{https://elibrary.ru/item.asp?id=38624586}
\transl
\jour Autom. Remote Control
\yr 2018
\vol 79
\issue 10
\pages 1854--1862
\crossref{https://doi.org/10.1134/S0005117918100090}
\isi{https://gateway.webofknowledge.com/gateway/Gateway.cgi?GWVersion=2&SrcApp=Publons&SrcAuth=Publons_CEL&DestLinkType=FullRecord&DestApp=WOS_CPL&KeyUT=000447137300009}
\scopus{https://www.scopus.com/record/display.url?origin=inward&eid=2-s2.0-85054630821}
Образцы ссылок на эту страницу:
  • https://www.mathnet.ru/rus/at15215
  • https://www.mathnet.ru/rus/at/y2018/i10/p143
    • Эта публикация цитируется в следующих 1 статьяx:
    Citing articles in Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles in Google Scholar: Russian articles, English articles
    		Автоматика и телемеханика
    Статистика просмотров:
    Страница аннотации:167
    PDF полного текста:239
    Список литературы:24
    Первая страница:7
     
      Обратная связь:
    		  Пользовательское соглашение  Регистрация посетителей портала  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2024