Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Институт проблем информатики Российской Академии наук
 Российская Академия наук

Институт проблем информатики Российской Академии наук

Русский | English     Контакты

Об институтеНаправления деятельностиНаучно-исследовательские работы и проектыОбъекты интеллектуальной собственностиНаучные журналы ИПИ РАНДругие публикацииСеминары и конференции


Поиск:

«Информатика и ее применения» (Том 8, Выпуск 3, 2014)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

ОБ УСЛОВИЯХ СХОДИМОСТИ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ ЭКСТРЕМАЛЬНЫХ ПОРЯДКОВЫХ СТАТИСТИК К РАСПРЕДЕЛЕНИЮ ВЕЙБУЛЛА .

  • В. Ю. Королев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Российской академии наук, victoryukorolev@yandex.ru
  • И. А. Соколов  Институт проблем информатики Российской академии наук, ISokolov@ipiran.ru

Литература

  1. Weibull W. A statistical theory of the strength of materials // Ingeniors Vetenskaps Akademien Handlingar, 1939. Nr. 151. P. 1-45.
  2. Weibull W. The phenomenon of rupture in solids // Ingenioors Vetenskaps Akademien Handlingar, 1939. Nr. 153. P 16-53.
  3. Weibull W. A statistical distribution function of wide ap-plicability // J. Appl. Mech. Trans. ASME, 1951. Vol. 18. No. 3. P. 293-297.
  4. FrechetM. Sur la loi de probabilite de l'ecart maximum // Annales de la Societe polonaise de Mathematique (Cra- covie), 1927. Vol. 6. P 93-116.
  5. Rosin P, Rammler E. The laws governing the fineness of powdered coal//J. Inst. Fuel, 1933. Vol. 7. P. 29-36.
  6. Stoyan D. Weibull, RRSB or extreme-value theorists? // Metrika, 2013. Vol. 76. P 153-159. doi: 10.1007/s00184- 011-0380-6.
  7. Rosin P., RammlerE., SperlingK. Korngrofienprobleme des Kohlenstaubes und ihre Bedeutung fur die Vermahlung. Bericht C 52 des Reichskohlenrates. - Berlin: VDI- Verlag, 1933. 25 p.
  8. Bennett J. G. Broken coal // J. Inst. Fuel, 1936. Vol. 10. P. 22-39.
  9. Fisher R.A., Tippett L.H. C. Limiting forms of the frequency distribution of the largest or smallest member of a sample // Proc. Camb. Philos. Soc., 1928. Vol. 24. P. 180-190.
  10. Gnedenko B. V. Sur la distribution limite du terme maximum d'une serie aleatoire // Ann. Math., 1943. Vol. 44. No. 3. P. 423-453.
  11. Johnson N. L., Kotz S., Balakrishnan N. Continuous univariate distributions. - 2nd ed. - New York: John Wiley & Sons, 1994. 756 p.
  12. Box G., Tiao G. Bayesian inference in statistical analysis. - Reading: Addison-Wesley, 1973. 578 p.
  13. Григорьева М. Е., Королев В. Ю. О сходимости распре-делений случайных сумм к скошенным экспоненциально-степенным законам // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 66-74.
  14. Elandt-Johnson R, Johnson N. Survival models and data analysis. - New York: John Wiley & Sons, 1999. 457 p.
  15. HoggR. V., Klugman S. A. Loss distributions. - New York: John Wiley & Sons, 1984. 235 p.
  16. D'Addario R. Intorno ad una funzione di distribuzione // Giorn. Econ. Ann. Econ., 1974. Vol. 33. P. 205-214.
  17. Mittnik S., Rachev S. T. Stable distributions for asset re-turns//Appl. Math. Lett., 1989. Vol. 2. No. 3. P 301-304.
  18. Mittnik S., Rachev S. T. Modeling asset returns with al-ternative stable distributions // Economet. Rev., 1993. Vol. 12. P 261-330.
  19. Bartels C. P. A. Economic aspects of regional welfare. - Leiden: Martinus Nijhoff, 1977. 261 p.
  20. Bordley R.F., McDonald J.B., Mantrala A. Something new, something old: Parametric models for the size distribution of income // J. Income Distribution, 1996. Vol. 6. P. 91-103.
  21. Lawless J. F. Statistical models and methods for lifetime data. - New York: John Wiley & Sons, 1982. 580 p.
  22. Abernethy R. B. The new Weibull handbook. Reliability an statistical analysis for predicting life, safety, survivability, risk, cost and warranty claims. - 5th ed. - 536 Oyster Road, North Palm Beach, FL: Robert B. Abernethy, 2004. 310 p.
  23. Nawaz Sharif M., Nazrul Islam M. The Weibull distribution as a general model for forecasting technological change // Technol. Forecast. Soc. Change, 1980. Vol. 18. No. 3. P. 247-256.
  24. Johnson N. L, Kotz S. Continuous univariate distributions. - Boston: Houghton Mifflin Company, 1970.761 p.
  25. Kotz S., Nadarajah S. Extreme value distributions. Theory and applications. - London: Imperial College Press, 2000. 186 p.
  26. Saunders S. C. Birnbaum's contributions to reliability // Reliability and fault tree analysis, theoretical and applied aspects of system reliability and safety assessment / Eds. R. E. Barlow, J. B. Fussell, N. D. Singpurwalla. - Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1975. XV-XXXIX.
  27. Гумбель Э. Статистика экстремальных значений / Пер. с англ. - М.: Мир, 1965. 452 с. (Gumbel E.J. Statistics of extremes. - New York: Columbia University Press, 1958.)
  28. Галамбош Я. Асимптотическая теория экстремальных порядковых статистик / Пер. с англ. В. А. Егорова, В. Б. Невзорова. - М.: Наука, 1984. 303 с. (Galambos J. The asymptotic theory of extreme order statistics. - New York: John Wiley, 1978. 366 p.)
  29. Григорьева М.Е., Королев В.Ю., Соколов И. А. Предельная теорема для геометрических сумм не-зависимых неодинаково распределенных случайных величин и ее применение к прогнозированию веро-ятности катастроф в неоднородных потоках экстре-мальных событий // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 11-19.
  30. Королев В. Ю., Григорьева М. Е, Нефедова Ю. С., Лазовский Р. Метод оценивания вероятностей катастроф в неоднородных потоках экстремальных событий и его применение к прогнозированию наводнений в Санкт-Петербурге // Актуарий, 2014. Т 5. Вып. 1. С. 53-58.
  31. Rayleigh J. W. S. On the resultant of a large number of vi-brations of the same pitch and of arbitrary phase // Philos. Mag. 5th ser., 1880. Vol. 10. P 73-78.
  32. Золотарев В. М. Одномерные устойчивые распределения. - М.: Наука, 1983. 304 с.
  33. Гнеденко Б. В. Об оценке неизвестных параметров распределения при случайном числе независимых наблюдений // Труды Тбилисского математического института, 1989. Т. 92. С. 146-150.
  34. Королев В. Ю., Соколов И. А. Математические модели неоднородных потоков экстремальных событий. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2008. 192 с.
  35. Gnedenko B. V., Korolev V. Yu. Random summation: Limit theorems and applications. - Boca Raton: CRC Press, 1996. 267 p.
  36. Bening V., Korolev V. Generalized Poisson models and their applications in insurance and finance. - Utrecht: VSP, 2002. 434 p.
  37. Королев В. Ю., Бенинг В. Е, Шоргин С. Я. Математи-ческие основы теории риска. - 2-е изд., перераб. и дополн. - М.: Физматлит, 2011. 620 с.
  38. Королев В. Ю. Вероятностно-статистические методы декомпозиции волатильности хаотических процессов. - М.: Изд-во Московского ун-та, 2011. 510 с.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ НОРМАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ СО СЛОЖНЫМИ НЕЛИНЕЙНОСТЯМИ .

  • И. Н. Синицын  Институт проблем информатики Российской академии наук, sinitsin@dol.ru
  • В. И. Синицын  Институт проблем информатики Российской академии наук,vsinitsin@ipiran.ru

Литература

  1. Синицын И. Н., Синицын В. И. Лекции по нормальной и эллипсоидальной аппроксимации распределений в стохастических системах. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013.488 с.
  2. Синицын И. Н. Stochastic hereditary control systems // Проблемы управления и теории информации, 1986. Т. 15. № 4. С. 287-298.
  3. Пугачев В. С., Синицын И. Н. Стохастические диффе-ренциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1990. 632 с. [Англ. пер. Stochastic differential systems. Analysis and filtering. - Chichester, New York: Jonh Wiley, 1987. 549 p.].
  4. Синицын И. Н. Конечномерные распределения процессов в стохастических интегральных и интегродиф- ференциальных системах // Preprints of the 2nd IFAC Symposium on Stochastic Control. - Vilnius: Pergamon Press, 1987. Vol. 1. P. 144-153.
  5. Пугачев В. С., Синицын И. Н. Теория стохастических систем. - М.: Логос, 2000; 2004. 1000 с. [Англ. пер. Stochastic systems. Theory and applications. - Singapore: World Scientific, 2001. 908 p.].
  6. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в не-линейных стохастических системах на многообразиях // Информатика и её применения, 2013. Т 7. Вып. 2. С. 4-16.
  7. Синицын И. Н. Анализ и моделирование распределений в эредитарных стохастических системах // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 2-11.
  8. Градштейн И. С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - М.: ГИФМЛ, 1963. 1100 с.
  9. Попов Б. А., Теслер Г. С. Вычисление функций на ЭВМ: Справочник. - Киев: Наукова Думка, 1984. 599 с.
  10. Синицын И. Н. Канонические представления случайных функций и их применение в задачах компьютерной поддержки научных исследований. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2009. 768 с.
  11. Синицын И. Н., Синицын В. И., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., Сергеев И. В., Басилашвили Д. А. Опыт мо-делирования эредитарных стохастических систем // Кибернетика и высокие технологии XXI века: Сб. докл. XIII Междунар. науч.-технич. конф. - Воронеж: Саквоее, 2012. Т. 2. C. 346-357.

ОБ ОЦЕНКАХ СКОРОСТИ СХОДИМОСТИ И УСТОЙЧИВОСТИ ДЛЯ НЕКОТОРЫХ МОДЕЛЕЙ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ .

  • А. И. Зейфман   Институт проблем информатики Российской академии наук; Вологодский государственный университет; Институт социально-экономического развития территорий Российской академии наук, a_zeifman@mail.ru
  • А. В. Коротышева  Вологодский государственный университет, a_korotysheva@mail.ru
  • К. М. Киселева  Вологодский государственный университет, a_zeifman@mail.ru
  • В. Ю. Королев  Институт проблем информатики Российской академии наук; Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, vkorolev@cs.msu.su
  • С. Я. Шоргин  Институт проблем информатики Российской академии наук, SShorgin@ipiran.ru

Литература

  1. Erlang A.K. L 0 sning af nogle Problemer fra Sandsyn- lighedsregningen af Betydning for de automatiske Tele- foncentraler// Elektroteknikeren, 1917. Vol. 13. P. 5-13.
  2. Гнеденко Б. В., Макаров И. П. Свойства решений задачи с потерями в случае периодических интенсив- ностей//Дифф. уравнения, 1971. Т. 7. С. 1696-1698.
  3. Зейфман А. И. Некоторые свойства системы с потерями в случае переменных интенсивностей // Автоматика и телемеханика, 1989. № 1. С. 107-113.
  4. Kijima M. On the largest negative eigenvalue of the in-finitesimal generator associated with M/M/n/n queues // Oper. Res. Lett., 1990. Vol. 9. P. 59-64.
  5. Massey W.A., Whitt W. On analysis of the modified offered-load approximation for the nonstationary Erlang loss model //Ann. Appl. Probab., 1994. Vol. 4. P. 11451160.
  6. Fricker C., Robert P., Tibi D. On the rate of convergence of Erlang's model // J. Appl. Probab., 1999. Vol. 36. P. 1167-1184.
  7. Voit M. A note of the rate of convergence to equilibrium for Erlang's model in the subcritical case // J. Appl. Probab., 2000. Vol. 37. P. 918-923.
  8. Granovsky B, Zeifman A. Nonstationary queues: Estimation of the rate of convergence // Queueing Syst., 2004. Vol. 46. P. 363-388.
  9. Van Doorn E.A., Zeifman A.I. On the speed of convergence to stationarity of the Erlang loss system // Queueing Syst., 2009. Vol. 63. P. 241-252.
  10. Зейфман А. И. О нестационарной модели Эрланга // Автоматика и телемеханика, 2009. № 12. С. 71-80.
  11. Zeifman A.I., Korotysheva A, Satin Ya., Shilova G., Pan- filova T. On a queueing model with group services // Modern probabilistic methods for analysis of telecommunication network/ Eds. A. Dudin, V. Klimenok, G. Tsarenkov, and S. Dudin. Communications in computer and information science ser. Vol. 356. P. 198-205.
  12. Zeifman A. I., Korotysheva A., Shilova G., Korolev V. On perturbation bounds for a queueing model with group services. Preprint, 2014.
  13. Zeifman A. I., Korotysheva A., Satin Ya., Korolev V., Ben- ing V. Perturbation bounds and truncations for a class of Markovian queues // Queueing Syst., 2014. Vol. 76. P. 205-221.
  14. Zeifman A. I., Korolev V. Y. On perturbation bounds for continuous-time Markov chains // Stat. Probab. Lett., 2014. Vol. 88. P. 66-72.
  15. Zeifman A. I., Isaacson D. On strong ergodicity for non- homogeneous continuous-time Markov chains // Stoch. Proc. Appl., 1994. Vol. 50. P. 263-273.
  16. Zeifman A.I. Upper and lower bounds on the rate of convergence for nonhomogeneous birth and death processes // Stoch. Proc. Appl., 1995. Vol. 59. P. 157-173.
  17. Zeifman A., Leorato S., Orsingher E, Satin Ya., Shilova G. Some universal limits for nonhomogeneous birth and death processes // Queueing Syst., 2006. Vol. 52. P. 139-151.
  18. Зейфман А. И., Королев В. Ю., Коротышева А. В., Шоргин С. Я. Общие оценки устойчивости для нестаци-онарных марковских цепей с непрерывным временем // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 106-117.

СТАЦИОНАРНЫЕ ВЕРОЯТНОСТИ СОСТОЯНИЙ В СИСТЕМЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ИНВЕРСИОННЫМ ПОРЯДКОМ ОБСЛУЖИВАНИЯ И ОБОБЩЕННЫМ ВЕРОЯТНОСТНЫМ ПРИОРИТЕТОМ .

  • Л. А. Мейханаджян  Российский университет дружбы народов, lameykhanadzhyan@gmail.com
  • Т. А. Милованова  Российский университет дружбы народов, tmilovanova77@mail.ru
  • А. В. Печинкин  Институт проблем информатики Российской академии наук, apechinkin@ipijran.ru
  • Р. В. Разумчик  Институт проблем информатики Российской академии наук; Российский университет дружбы народов, rrazumchik@ieee.org

Литература

  1. Schrage L. A proof of the optimality of the shortest remaining processing time discipline // Oper. Res., 1968. Vol. 16. P. 687-690.
  2. Нагоненко В. А. О характеристиках одной нестандартной системы массового обслуживания. I, II // Изв. АН СССР. Технич. кибернет., 1981. № 1. С. 187-195; №3. С. 91-99.
  3. Нагоненко В. А., Печинкин А. В. О большой загрузке в системе с инверсионным обслуживанием и веро-ятностным приоритетом // Изв. АН СССР. Технич. кибернет., 1982. № 1. С. 86-94.
  4. Печинкин А. В. Об одной инвариантной системе массового обслуживания // Math. Operationsforsch. und Statist. Ser. Optimization, 1983. Vol. 14. № 3. S. 433-444.
  5. Нагоненко В. А., Печинкин А. В. О малой загрузке в системе с инверсионным порядком обслуживания и вероятностным приоритетом // Изв. АН СССР. Тех- нич. кибернет., 1984. № 6. С. 82-89.
  6. Печинкин А. В., Стальченко И. В. Система MAP/G/1/то с инверсионным порядком обслуживания и вероятностным приоритетом, функционирующая в дискретном времени // Вестник Российского ун-та дружбы народов. Сер. Математика. Информатика. Физика, 2010. №2. С. 26-36.
  7. Касконе А., Манзо Р., Печинкин А. В., Салерно С. Система MAP/G/1/то в дискретном времени с инверсионной вероятностной дисциплиной обслуживания // Автоматика и телемеханика, 2010. № 12. С. 57-69.
  8. Милованова Т.А., Печинкин А. В. Стационарные характеристики системы обслуживания с инверсионным порядком обслуживания, вероятностным приоритетом и гистерезисной политикой // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 22-36.
  9. Бочаров П. П., Печинкин А. В. Теория массового обслуживания. - М.: РУДН, 1995. 529 с.
  10. Jerri A. Introduction to integral equations with applications. - N.Y.: John Wiley & Sons, 1999. 433 p.
  11. Press W.H., Teukolsky S. A., Vetterling W.T, Flannery B. P. Numerical recipes: The art of scientific computing. 3rd ed. New York: Cambridge University Press, 2007. 1235 p.
  12. Полянин А. Д., Манжиров А. В. Справочник по инте-гральным уравнениям. - М.: Физматлит, 2003. 608 с.

АНАЛИЗ СИСТЕМЫ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ВХОДЯЩИМ ПОТОКОМ АВТОРЕГРЕССИОННОГО ТИПА.

  • Н. Д. Леонтьев  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; ndleontyev@gmail.com
  • В. Г. Ушаков  Факультет вычислительной математики и кибернетики Московского государственного университета им. М. В. Ломоносова; Институт проблем информатики Российской академии наук; vgushakov@mail.ru

Литература

  1. Hwang G. U., Choi B. D, Kim J. -K. The waiting time analysis of a discrete-time queue with arrivals as an autoregressive process of order 1 // J. Appl. Probab., 2002. Vol. 39. No. 3. P. 619-629.
  2. Hwang G. U., Sohraby K On the exact analysis of a discrete- time queueing system with autoregressive inputs // Queueing Syst., 2003. Vol. 43. No. 1-2. P. 29-41.
  3. Матвеев В. Ф., Ушаков В. Г. Системы массового обслуживания. - М.: МГУ, 1984. 242 с.
  4. Schechter S. On the inversion of certain matrices // Math. Tab. Aids Comput., 1959. Vol. 13. No. 66. P. 73-77.

МОДЕЛИ ДЛЯ СРАВНИТЕЛЬНОГО АНАЛИЗА МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ В НЕКОТОРЫХ РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СИСТЕМАХ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ.

  • Я. М. Агаларов   Институт проблем информатики Российской академии наук, agglar@yandex.ru

Литература

  1. Тель Ж. Введение в распределенные алгоритмы. - М.:МЦНМО, 2009. 616 с.
  2. Горелик А. Л., Скрипкин В. А. Методы распознавания. - М.: Высшая школа, 2004. 261 с.
  3. Хрулев А. Системы распознавания лиц. Состояние рынка. Перспективы развития // Системы безопасности, 2012. №1. С. 70-72.
  4. Бабенко Л. К., Ищукова Е.А., Сидоров И. Д. Парал-лельные вычисления в криптоанализе // Известия ЮФУ. Технические науки, 2012. Т. 137. № 12(137). С. 148-157.
  5. Мурынин А. Б., Ковков Д. В., Лобанцов В. В., Ма- ковкин К. А., Матвеев И. А., Десятников Д. Д., Чу- чупал В. Я. Мультимодальная биометрия - перспективное решение. Объединение алгоритмов для повышения надежности распознавания человека // Системы безопасности, 2006. № 6. С. 156-160.
  6. Ушмаев О. С., Босов А. В. Реализация концепции мно-гофакторной биометрической идентификации в ин-тегрированных аналитических системах // Бизнес и безопасность в России, 2008. № 49. С. 104-105.
  7. Ушмаев О. С. Проблемы распараллеливания биомет-рических вычислений в крупномасштабных иденти-фикационных системах // Информатика и её приме-нения, 2009. Т. 3. Вып. 1. С. 8-18.
  8. Смирнов С. В. Подсистема массового распознавания изображений архивных документов // Тр. СПИИРАН, 2012. Вып. 3(22). С. 234-246.
  9. Хант Э. Искусственный интеллект. - М.: Мир, 1978. 558 с.
  10. Tamer Ezsu M., Valduriez P. Распределенные и параллельные системы баз данных // Системы управления базами данных, 1996. № 4. http://www.osp.ru/dbms/1996/04/13031501.
  11. КлейнрокЛ. Вычислительные системы с очередями. - М.: Мир, 1979. 600 с.
  12. Корн Г., Корн Т. Справочник по математике. - М.: Наука, 1974. 831 с.

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМОВ ОПТИМАЛЬНОЙ ФИЛЬТРАЦИИ ДЛЯ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ МОНИТОРИНГА ДОСТУПНОСТИ УДАЛЕННОГО СЕРВЕРА.

  • А. В. Борисов  Институт проблем информатики Российской академии наук; Факультет прикладной математики и физики Московского авиационного института (национального исследовательского университета); ABorisov@ipiran.ru

Литература

  1. Gnedenko B. V., Kovalenko I. N. Introduction to queueing theory. - Boston: Birkhauser, 1989. 314 p.
  2. Kalashnikov V. V. Mathematical methods for construction of queueing models. -N.Y.: Springer-Verlag, 1990. 431p.
  3. Bremaud P. Optimal thinning of a point process // SIAM J. Contr. Optim., 1979. Vol. 17. No. 2. P. 222230. doi: 10.1137/0317017.
  4. Миллер Б. М., Авраченков К. Е, Степанян К. В., Миллер Г. Б. Задача оптимального стохастического управления потоком данных по неполной информации // Проблемы передачи информации, 2005. Т. 41. №2. C. 89-110. doi: 10.1007/s11122-005-0020-8.
  5. Shen B., Wang Z., Shu H. Nonlinear stochastic systems with incomplete information: Filtering and control. - N.Y.: Springer Verlag, 2013. 248 p.
  6. Anagnostopoulos A., Kirsch A., Upfal E. Load balancing in arbitrary network top ologies with stochastic adversarial input // SIAM J. Comput., 2005. Vol. 17. No. 3. P. 616-639. doi: 10.1137/S0097539703437831.
  7. Altman E, Ayesta U., Prabhu B. Load balancing in processor sharing systems // Telecommun. Syst., 2011. Vol. 47. No. 1-2. P 35-48. doi: 10.4108/IC- ST.VALUET00LS2008.4462.
  8. Босов А. В. Моделирование и оптимизация процессов функционирования Информационного web- портала // Программирование, 2009. № 6. С. 53-66. doi: 10.1134/S0361768809060048.
  9. Босов А. В. Задачи анализа и оптимизации для модели пользовательской активности. Часть 1. Анализ и прогнозирование // Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 4. С. 40-52.
  10. Olshefski D., Nieh J., Agrawal D. Using CERTES to infer client response time at the web server // ACM Trans. Comput. Syst., 2004. Vol. 22. No. 1. P 49-93. doi: 10.1145/511334.511355.
  11. Ozsu M. T., Valduriez P. Principles of distributed database systems. - N.Y.: Springer-Verlag, 2011. 845 p.
  12. Elliott R. J., Aggoun L., Moore J. B. Hidden Markov mod-els: Estimation and control. - N.Y.: Springer-Verlag, 1994. 382 p.
  13. Liptser R. Sh., Shiryayev A. N. Theory of martingales. - N.Y.: Springer-Verlag, 1989. 812 p.
  14. Jacod J., Shiryayev A. N. Limit theorems for stochastic processes. - N.Y.: Springer-Verlag, 2003. 664 p.
  15. Elliott R. J. Stochastic calculus and applications. - N.Y.: Springer-Verlag, 1982. 302 p.
  16. Wong E, Hajek B. Stochastic processes in engineering systems. - N.Y.: Springer-Verlag, 1985. 361 p.
  17. Борисов А. В., Миллер Б. М., Семенихин К. В. Фильтра-ция марковского скачкообразного процесса по на блюдениям мультивариантного точечного процесса // Автоматика и телемеханика, 2014 (в печати).
  18. Юшкевич А. А. Управляемые марковские модели со счетным множеством состояний и непрерывным вре-менем // Теория вероятностей и ее применения, 1977. Т. 22. № 2. C. 222-241. doi: 10.1137/1122029.
  19. Kalman R. E, Bucy R. S. New results in linear filtering and prediction theory // Trans. ASME. J. Basic Eng., 1960. Vol. 83D. No. 1.P, 95-108. 20. Cvitanic J., Liptser R., Rozovskii B. A filtering approach to tracking volatility from prices observed at random times // Ann. Appl. Probab., 2006. Vol. 16. No.3. P. 1633-1652. doi: 10.1214/105051606000000222.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРОЦЕДУР РЕГРЕССИОННОГО АНАЛИЗА.

  • М. П. Кривенко   Институт проблем информатики Российской академии наук, mkrivenko@ipijran.ru

Литература

  1. Ryan T.P. Modem regression methods. - 2nd ed. - Hoboken, NJ: Wiley, 2008. 672 p.
  2. Heritier S., Cantoni E., Copt S., Victoria-Feser M.-P. Robust methods in biostatistics. - Chichester, U.K.: Wiley, 2009. 294 p.
  3. Sprent P, Smeeton N.C. Applied nonparametric statistical methods. - 3rd ed. - London, U.K.: Chapman & Hall/CRC, 2001. 470 p.
  4. Болдин М.В., Симонова Г. И., Тюрин Ю. Н. Знаковый статистический анализ линейных моделей. - М.: На-ука, 1997. 288 с.
  5. Stone M. Cross-validatory choice and assessment of statis-tical predictions (with discussion) // J. Roy. Statist. Soc. Ser. B, 1974. Vol. 36. No. 2. P. 111-147.
  6. Efron B. Bootstrap methods: Another look at the jack- knife//Ann. Statist., 1979. Vol. 7. No. 1. P. 1-26.
  7. Maronna R. A., Martin D.R., Yohai V.J. Robust statistics: Theory and methods. - Chichester, U.K.: Wiley, 2006. 436 p.

МЕТОДЫ МАТЕМАТИЧЕСКОЙ СТАТИСТИКИ КАК ИНСТРУМЕНТ ДВУХПАРАМЕТРИЧЕСКОГО АНАЛИЗА МАГНИТНО-РЕЗОНАНСНОГО ИЗОБРАЖЕНИЯ.

  • Т. В. Яковлева  Вычислительный центр имени А. А. Дородницына Российской академии наук, yakovleva@ccas.ru
  • Н. С. Кульберг  Вычислительный центр имени А. А. Дородницына Российской академии наук, kulberg@yandex.ru

Литература

  1. Perona P., Malik J. Scale-space and edge detection using anisotropic diffusion // IEEE Trans. Pattern Anal. Machine Intelligence, 1990. Vol. 12. No. 7. P 629-639.
  2. Gerig G., Kubler O., Kikinis R, Jolesz F.A. Nonlinear anisotropic filtering of MRI data // IEEE Trans. Med. Imaging, 1992. Vol. 11. No. 6. P 221-232.
  3. Wood J.C., Johnson K.M. Wavelet packet denoising of magnetic resonance images: Importance of Rician noise at low SNR// Magnet. Reson. Med., 1999. Vol. 41. No. 3. P. 631-635.
  4. Delakis I., Hammad O., Kitney R. I. Wavelet based denois-ing algorithm for images acquired with parallel magnetic resonance imaging (MRI) // Phys. Med. Biol., 2007. Vol. 52. No. 13. P. 3741-3751.
  5. Starck J.-L., Candes E. J., Donoho D. L. The curvelet trans-form for image denoising // IEEE Trans. Image Process., 2002. Vol. 11. No. 6. P 670-684.
  6. Ma J., Plonka G. The curvelet transform // IEEE Signal Proc. Mag., 2010. Vol. 27. No. 2. P 118-133.
  7. Benedict T. R., Soong T. T. The joint estimation of signal and noise from the sum envelope // IEEE Trans. Inform. Theory, 1967. Vol. IT-13. No. 3. P. 447-454.
  8. Henkelman R. M. Measurement of signal intensities in the presence of noise in MR images // Med. Phys., 1985. Vol. 12. No. 2. P. 232-233.
  9. Wang T., Lei T. Statistical analysis of MR imaging and its application in image modeling // IEEE Conference (International) Image Processing and Neural Networks Proceedings, 1994. Vol. I. P 866-870.
  10. Gudbjartsson H., Patz S. The Rician distribution of noisy MRI data//Magnet. Reson. Med., 1995. Vol. 34. P. 910-914.
  11. Sijbers J., den Dekker A. J., Scheunders P., van Dyck D. Maximum-likelihood estimation of Rician distribution parameters // IEEE Trans. Med. Imaging, 1998. Vol. 17. No. 3. P 357-361.
  12. Carobbi C. F. M., Cati M. The absolute maximum of the likelihood function ofthe Rice distribution: Existence and uniqueness // IEEE Trans. Instrum. Meas., 2008. Vol. 57. No. 4. P. 682-689.
  13. Sheil W.C. Magnetic resonance imaging (MRI Scan). MedicineNet.com. Retrieved April 27, 2012.
  14. Rice S. O. Mathematical analysis of random noise // Bell Syst. Tech. J., 1944. Vol. 23. P 282-322.
  15. Яковлева T. В. Условия применимости статистической модели Райса и расчет параметров райсовского сигнала методом максимума правдоподобия // Ком-пьютерные исследования и моделирование, 2014. Т 6. №1.С. 13-25.
  16. Яковлева Т. В., Кульберг Н.С. Особенности функции правдоподобия статистического распределения Рай-са // Докл. РАН, 2014. Т 457. №4. С. 394-397.
  17. Yakovleva T. V., Kulberg N. S. Noise and signal estimation in MRI: Two-parametric analysis of Rice-distributed data by means of the maximum likelihood approach // Am. J. Theor. Appl. Stat., 2013. Vol. 2. No. 3. P 67-79.
  18. Яковлева T. В. Обзор методов обработки магнитно-резонансных изображений и развитие нового двух-параметрического метода моментов // Компьютер-ные исследования и моделирование, 2014. Т. 6. № 2. С. 231-244.
  19. Park, Jr., J. H. Moments of generalized Rayleigh distribution// Q. Appl. Math., 1961. Vol. 19. No. 1. P. 45-49.
  20. Абрамовиц М., Стиган И. Справочник по специальным функциям. - М.: Наука, 1979. 832 с.

ПРИМЕНЕНИЕ ПОЛУТОНОВЫХ ПРЕДСТАВЛЕНИЙ ПРИ АНАЛИЗЕ ИЗМЕНЕНИЙ ЦВЕТНЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ.

  • О. П. Архипов  Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, arkhipov12@yandex.ru
  • З. П. Зыкова  Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, zykzoya@yandex.ru

Литература

  1. Методы компьютерной обработки изображений / Под ред. В. А. Сойфера. - 2-е изд. - М.: Физматлит, 2003. 784 с.
  2. Щепин М. В. Автоматизированный программный метод анализа изображений аэрокосмических фотопланов. Векторизация - анализ ландшафтных и тектонических структур // Современные проблемы дистанционного зондирования Земли из космоса (Физические основы, методы и технологии мониторинга окружающей среды, потенциально опасных явлений и объектов): Сб. докладов 2-й Открытой Всеросс. конф. Т. 2. С. 209-215. www.iki.rssi.ru/earth/articles/sec7_08.pdf.
  3. Recog.ru - Распознавание образов для программистов. http://recog.ru/blog/opencv.
  4. Van de Sande K. E. A., Gevers T, Shoek C. G. M. Evaluating color descriptors for object and scene recognition // IEEE Trans. Pattern Analysis Machine Intelligence, 2010. Vol. 32. No. 9. P. 1582-1596.
  5. Конушин А. C. Введение в компьютерное зрение. Лекция 5. - Лекториум, 20.02.12. www.lektorium.tv/ lecture/13541?id=13541.

ТЕКСТУРИРОВАНИЕ ВОКСЕЛЬНЫХ МОДЕЛЕЙ НА ОСНОВЕ ЦВЕТОВОЙ ИНФОРМАЦИИ ОБ ОПОРНЫХ ТОЧКАХ.

  • О. П. Архипов  Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, arkhipov12@yandex.ru
  • Ю. А. Маньяков  Орловский филиал Института проблем информатики Российской академии наук, maniakov_yuri@mail.ru

Литература

  1. Использование мегатекстур (megatexture, clipmaps) // Gamedev.ru. 9 ноября 2007. http://www.gamedev.ru/ code/articles/Megatexture.
  2. Архипов О. П., Маньяков Ю.А., Сиротинин Д. О. Метод генерации виртуальной сетки опорных точек на цветных изображениях // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2012): Мат-лы V Междунар. науч.-технич. конф. - Орел: Госуниверситет-УНПК, 2012. CD-ROM.
  3. Маньяков Ю. А. Технология регистрации поведения объектов в трехмерном пространстве // Информационные технологии в науке, образовании и производстве (ИТНОП-2010): Мат-лы IV Междунар. науч.- технич. конф. - Орел: ОрелГТУ, 2010. Т. 3. С. 182-186.
  4. Архипов О. П., Маньяков Ю. А., Сиротинин Д. О. Информационная модель технологии представления натурного объекта и изменения его пространственного положения // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 71-76.

ПРОЕКТИРОВАНИЕ САМОСИНХРОННЫХ СХЕМ: СТРУКТУРНЫЕ МЕТОДЫ В ИЕРАРХИЧЕСКОМ АНАЛИЗЕ.

  • Л. П. Плеханов   Институт проблем информатики Российской академии наук, LPlekhanov@inbox.ru

Литература

  1. Автоматное управление асинхронными процессами в ЭВМ и дискретных системах / Под ред. В. И. Варшавского. - М.: Наука, 1986. 398 с.
  2. Muller D. E, Bartky W.C. A theory of asynchronous cir-cuits // Symposium (International) on the Theory of Switching. - Harvard University Press, 1959. Part 1. P. 204-243.
  3. Плеханов Л.П. Проектирование самосинхронных схем: функциональный подход // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: IV Всеросс. научно-технич. конф. (МЭС- 2010): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2010. С. 424429.
  4. Плеханов Л. П. О свойстве самосинхронности цифровых электронных схем // Системы и средства информатики, 2011. Вып. 21. № 1. С. 84-91.
  5. Плеханов Л. П. Основы самосинхронных электрон-ных схем. - М.: Бином. Лаборатория знаний, 2013. 208 с.
  6. Апериодические автоматы / Под ред. В. И. Варшав-ского. - М.: Наука, 1976. 423 с.
  7. Fant K.M., Brandt S. A. NULL convention logic // Theseus Research: Technical Papers. P. 1-26. http://www.theseusresearch.com/NCLPaper01.htm.
  8. Taubin A., Cortadella J., Lavagno L., Kondratyev A., Peeters A. Design automation of real-life asynchronous devices and systems // Foundations and Trends in Electronic Design Automation, 2007. Vol. 2. No. 1. P. 1-133.
  9. Соколов И. А., Степченков Ю. А., Бобков С. Г. и др. Базис реализации супер-ЭВМ эксафлопного класса // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 45-70.
  10. Степченков Ю.А., Петрухин В. С., Дьяченко Ю.Г. Опыт разработки самосинхронного ядра на базовом матричном кристалле // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: I Всеросс. научно-технич. конф. (МЭС-2005): Сб. научных трудов. - М.: ИППМ РАН, 2005. С. 235-242.
  11. Степченков Ю.А., Дьяченко Ю.Г., Бобков С. Г. Ква- зисамосинхронный вычислитель: методологические и алгоритмические аспекты // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: III Всеросс. науч.-технич. конф. (МЭС-2008): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2008. С. 441-446.
  12. Степченков Ю.А., Дьяченко Ю.Г., Рождественский Ю. В., Морозов Н. В., Степченков Д. Ю. Са- мосинхронный вычислитель для высоконадежных применений // Проблемы разработки перспектив-ных микро- и наноэлектронных систем: IV Всеросс. науч.-технич. конф. (МЭС-2010): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2010. С. 418-423.
  13. Степченков Ю. А., Денисов А. Н., Дьяченко Ю. Г., Грин- фельд Ф. И., Филимонов О. П., Морозов Н. В., Степчен- ков Д. Ю. Библиотека элементов для проектирования самосинхронных полузаказных БМК микросхем серий 5503/5507 и 5508/5509. - М.: ИПИ РАН, 2013. 391 с.
  14. Бобков С. Г., Горбунов М. С., Дьяченко Ю. Г., Рож-дественский Ю.В., Степченков Ю.А., Сурков А. В. Использование самосинхронной логики для снижения потребляемой мощности и повышения надежности микропроцессоров // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: VI Всеросс. науч.-технич. конф. (МЭС-2014): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2014. С. 254-257.
  15. Степченков Ю.А., Рождественский Ю.В., Дьяченко Ю. Г., Морозов Н. В., Степченков Д. Ю., Сурков А. В. Самосинхронное устройство умножения- сложения гигафлопсного класса: варианты реализации // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: VI Всеросс. науч.-технич. конф. (МЭС-2014): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2014. С. 258-263.
  16. Плеханов Л. П. Функциональный метод анализа само- синхронных схем любого размера // Проблемы разработки перспективных микро- и наноэлектронных систем: V Всеросс. науч.-технич. конф. (МЭС-2012): Сб. науч. тр. - М.: ИППМ РАН, 2012. С. 107-112.
  17. Плеханов Л. П. Программа анализа самосинхронных схем функциональным методом (ФАЗАН). Свиде-тельство о государственной регистрации программы для ЭВМ №2011611102 от01.02.2011.
  18. Степченков Ю.А., Дьяченко Ю.Г., Рождественский Ю. В., Рождественскене А. В. Разряд самосин- хронного регистра сдвига. Патент на изобретение 2319232 (РФ). Приоритет от 10.03.2008.
  19. Степченков Ю.А., Дьяченко Ю.Г, Рождественский Ю. В., Морозов Н. В., Степченков Д. Ю. Разработка вычислителя, не зависящего от задержек элементов // Системы и средства информатики, 2010. Вып. 20. № 1. С. 5-23.

ИНДИКАТОРЫ ТЕМАТИЧЕСКИХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ НАУКИ И ТЕХНОЛОГИЙ: ОТ ТЕКСТА К ЧИСЛАМ.

  • В. А. Минин   Российский фонд фундаментальных исследований, minin@rfbr.ru
  • И. М. Зацман  Инсштут проблем информатики Российской академии наук, iz_ipi@al70.ipi.ac.ru
  • В. А. Хавансков  Инсштут проблем информатики Российской академии наук, havanskov@a170.ipi.ac.ru
  • С. К. Шубников  Инсштут проблем информатики Российской академии наук, sergeysh50@yandex.ru

Литература

  1. Минин В. А., Зацман И. М., Кружков М. Г., Норе- кян Т.П. Методологические основы создания ин-формационных систем для вычисления индикаторов тематических взаимосвязей науки и технологий // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 70-81.
  2. Narin F., Noma E. Is technology becoming science? // Scientometrics, 1985. Vol. 7. No. 3-6. P. 369-381.
  3. Mansfield E. Academic research and innovation // Res. Policy, 1991. Vol. 20. No. 1. P 1-12.
  4. Schmoch U. Tracing the knowledge transfer from science to technology as reflected in patent indicators // Scientometrics, 1993. Vol. 26. No. 1. P. 193-211.
  5. Mansfield E. Academic research underlying industrial in-novations: Sources, characteristics and financing // Rev. Econ. Stat., 1995. Vol. 77. No. 1. P. 55-62.
  6. Narin F., OlivastroD. Linkage between patents and papers: An interim EPO/US comparison// Scientometrics, 1998. Vol. 41. No. 1-2. P 51-59.
  7. Mansfield E. Academic research and industrial innova-tion: An update of empirical findings // Res. Policy, 1998. Vol. 26. No. 7-8. P 773-776.
  8. Tijssen R. J. W, Buter R. K., Van Leeuwen Th. N. Technological relevance of science: An assessment of citation linkages between patents and research papers // Scientometrics, 2000. Vol. 47. No. 2. P. 389-412.
  9. Verbeek А., Debackere K., Luwel M., Andries P., Zim- mermann E., Deleus D. Linking science to technology: Using bibliographic references in patents to build linkage schemes // Scientometrics, 2002. Vol. 54. No. 3. P 399420.
  10. Van Looy B., Zimmermann E, Veugelers R., Verbeek A., Mello J., Debackere K. Do science-technology interac-tions pay on when developing technology? An exploratory investigation of 10 science-intensive technology domains// Scientometrics, 2003. Vol. 57. No. 3. P. 355-367.
  11. European Commission. Third European Report on Sci-ence & Technology Indicators. - Luxembourg: Office for Official Publications of the European Communities, 2003.451 p.
  12. Зацман И. М., Хавансков В. А., Шубников С. К. Метод извлечения библиографической информации из полнотекстовых описаний изобретений // Информатика и ее применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 52-65.
  13. Минин В. А., Зацман И. М., Хавансков В. А., Шубников С. К. Архитектурные решения для систем вычисления индикаторов тематических взаимосвязей науки и технологий // Системы и средства информатики, 2013. Т. 23. № 2. C. 260-283.
  14. Стандарт ВОИС ST.8 // Справочник по инфор-мации и документации в области промышленной собственности. - М.: Роспатент, 2011. С. 3.8.2-3.8.4. http:/ /www.rupto.ru/rupto/nfile/2381c8b7-1033-11e1- a520-9c8e9921fb2c/03_08_01.pdf.
  15. Написание классификационных индексов и ин-дексов кодирования на патентных документах. - М.: ФИПС, 2014. http://www1.fps.ru/wps/wcm/ connect/ content_ru/ru/inform_resources/international_ classification/inventions/m pk_begin/article_12.
  16. Зацман И. М., Шубников С. К. Принципы обработки информационных ресурсов для оценки инноваци-онного потенциала направлений научных исследо-ваний // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции - RCDL'2007: Тр. IX Всеросс. научн. конф. - Пере- славль: Университет города Переславля, 2007. С. 35- 44.
  17. Административный регламент исполнения Роспа-тентом приема заявок на изобретение, их рассмотрения и экспертизы. - М.: ФИПС, 2008. http://www1. fips.ru/wps/wcm/connect/content_ru/ru/documents/ russian_laws/order_minobr/administrative_regulations/ test_8.
  18. Стандарт ВОИС ST. 14 // Справочник по ин-формации и документации в области промыш-ленной собственности. - М.: Роспатент, 2008. http: / /www.rupto.ru/rupto/nfile/52b8dfc1-1049-11e1- a520-9c8e9921fb2c/03_14_01.pdf.
  19. Васильев А., Козлов Д., СамусевС., ШаминаО. Извлече-ние метаинформации и библиографических ссылок из текстов русскоязычных научных статей // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции - RCDL'2007: Тр. IX Всеросс. научн. конф. - Переславль: Университет города Переславля, 2007. С. 175-184.
  20. Васильев А., Козлов Д., Самусев С., Шамина О. Созда-ние электронной библиотеки русскоязычных науч-ных статей // Интернет-математика 2007: Сб. работ участников конкурса научных проектов по инфор-мационному поиску - Екатеринбург: Изд-во Уральского университета, 2007. С. 37-45.
  21. Van Looy B., Hansen W., Hollanders H., Tijssen R. Using concordance tables to disentangle performance dynamics of HT manufacturing industries: An empirical assessment of national innovation systems // 10th Conference (International) on Science and Technology Indicators (STI'2008): Book of abstracts. - Vienna: ARC GmbH, 2008. P. 196-200.
  22. ГОСТ 7.1-2003 Библиографическая запись. Библио-графическое описание. Общие требования и правила составления. - М.: Изд-во стандартов, 2004. 48 c.

АНАЛИТИЧЕСКИЕ АСПЕКТЫ ОЦЕНКИ ЭФФЕКТИВНОСТИ В ТЕХНОЛОГИИ ПОДДЕРЖКИ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ ОРГАНИЗАЦИОННОЙ СИСТЕМЫ.

  • А. А. Зацаринный  Институт проблем информатики Российской академии наук, AZatsarinny@ipijran.ru
  • А. П. Шабанов  Институт проблем информатики Российской академии наук, AShabanov@ibs.ru

Литература

  1. Информатика: состояние, проблемы, перспективы / Под ред. И. А. Соколова. - М.: ИПИ РАН, 2009. 46 с.
  2. Зацаринный А. А., Шабанов А. П. Системные аспекты эффективности ситуационных центров // Вестник Моск. ун-та им. С. Ю. Витте. Сер. 1: Экономика и управление, 2013. Вып. 2. С. 110-123.
  3. Цымблер М. Big Data: несколько простых вопросов о сложном явлении // Суперкомпьютеры, 2014. №1(17). С. 8-11. http://mzym.susu.ru/papers/ Zymbler_Supercomputers-14a.pdf.
  4. Зацаринный А. А., Сучков А. П., Шабанов А. П. Технология поддержки деятельности организационной системы. Заявка на изобретение RU2012148411A., Опубл. 20.05.2014. Бюл. № 14.
  5. Голяндин А. Н., Шабанов А. П. Центр мониторинга устойчивости информационных систем. Полезная модель. ПатентRU130109U1, G06F21/50, 01.2013. Опубл. 10.07.2013. Бюл. № 19.






 
© 2016 Институт проблем информатики Российской Академии наук Русский | English     Контакты