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 9, Выпуск 2, 2015)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

КОАЛИЦИОННО УСТОЙЧИВЫЕ ЭФФЕКТИВНЫЕ РАВНОВЕСИЯ В МОДЕЛЯХ КОЛЛЕКТИВНОГО ПОВЕДЕНИЯ С ОБМЕНОМ ИНФОРМАЦИЕЙ .

  • Н. С. Васильев  Московский государственный технический университет им. Н.Э. Баумана, nik8519@yandex.ru

Литература

  1. Howard N. Theory of meta-games // General Systems, 1966. Vol. XI. Р. 187-200.
  2. Кукушкин Н. С. Точки равновесия в метаиграх // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 1974. Т. 14. №2. С. 312-320.
  3. Гермейер Ю. Б. Игры с непротивоположными интересами. - М.: Наука, 1976. 326 с.
  4. Кукушкин Н. С. Роль взаимной информированности сторон в играх двух лиц с непротивоположными интересами // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 1972. Т8.№4. С. 1029-1034.
  5. Красовский Н. Н., Субботин А. И. Позиционные диф-ференциальные игры. - М.: Наука, 1974. 458 с.
  6. Горелик В. А., Горелов М. А., Кононенко А.Ф. Анализ конфликтных ситуаций в системах управления. - М.: Радио и связь, 1991. 286 с.
  7. Петросян Л. А., Зенкевич Н.А., Семина Е.А. Теория игр. - М.: Высшая школа, 1998. 304 с.
  8. Жуковский В. И. Кооперативные игры при неопреде-ленности и их приложения. - М.: Эдиториал УРСС, 1999. 336 с.
  9. Васин А. А., Морозов В. В. Теория игр и модели мате-матической экономики. - М.: МАКС Пресс, 2005. 272 с.
  10. Колесник Г. В., Леонова Н.А. Теория игр в примерах и задачах. - Тверь: ТвГУ, 2012. 132 с.
  11. Опойцев В. И. Равновесие и устойчивость в моделях коллективного поведения. - М.: Наука, 1977. 248 с.
  12. Васильев Н. С. Использование принципа равновесия для управления маршрутизацией в транспортных сетях // Информатика и её применения, 2014. Т 8. Вып. 1. С. 29-36.
  13. Васильев Н.С. Численное решение бескоалиционных матричных игр // Наука и образование: Электронное научно-техническое издание, 2013. № 8. doi: 10.7463/0813.058774.
  14. Подиновский В. В., Ногин В. Д. Парето-оптимальные решения многокритериальных задач. - М.: Наука, 1982.256 с.
  15. Моисеев Н. Н. Элементы теории оптимальных систем. - М.: Наука, 1975. 527 с.
  16. Скорняков Л. А. Элементы общей алгебры. - М.: Наука, 1983. 272 с.
  17. Карманов В. Г., Федоров В. В. Моделирование в иссле-довании операций. - М.: Твема, 1996. 102 с.
  18. Федоров В. В. Численные методы максимина. - М.: Наука, 1979. 280 с.

ВРЕМЯ ОЖИДАНИЯ 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
  • Р. В. Разумчик Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук; Российский университет дружбы народов, rrazumchik@gmail.com

Литература

  1. Мейханаджян Л. А., Милованова Т. А., Печинкин А. В., Разумчик Р. В. Стационарные вероятности состояний в системе обслуживания с инверсионным порядком обслуживания и обобщенным вероятностным приоритетом // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 16-26.
  2. Schrage L. A proof of the optimality of the shortest re-maining processing time discipline // Oper. Res., 1968. Vol. 16. P. 687-690.
  3. 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.
  4. Нагоненко В. А., Печинкин А. В. О большой загрузке в системе с инверсионным обслуживанием и вероятностным приоритетом // Изв. АН СССР. Технич. кибернет., 1982. № 1. С. 86-94.
  5. Печинкин А. В. Об одной инвариантной системе массового обслуживания // Math. Operationsforsch. und Statist. Ser. Optimization, 1983. Vol. 14. № 3. P. 433-444.
  6. Нагоненко В. А., Печинкин А. В. О малой загрузке в сис-теме с инверсионным порядком обслуживания и ве-роятностным приоритетом // Изв. АН СССР. Технич. кибернет., 1984. № 6. С. 82-89.
  7. Бочаров П. П., Печинкин А. В. Теория массового об-служивания. - М.: РУДН, 1995. 529 с.
  8. 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.
  9. Nair J., Wierman A., Zwart B. Tail-robust scheduling via limited processor sharing // Perform. Evaluation, 2010. Vol. 67. No. 11. P. 978-995.
  10. Wierman A., Zwart B. Is tail-optimal scheduling possible? // Oper. Res., 2012. Vol. 60. No. 5. P. 1249-1257.
  11. Jerri A. Introduction to integral equations with applications. - New York, NY, USA: John Wiley & Sons, 1999. 272 p.
  12. Press W.H., Teukolsky S.A., Vetterling W.T., Flannery B. P. Numerical recipes. - 3rd ed. - The Art of Scientific Computing, 2007. 1235 p.
  13. Polyanin, A. D., Manzhirov A. V. Handbook of integral equations. Boca Raton - London: Chapman & Hall/ CRC Press, 2008. 1108 p.
  14. Kleinrock L. Queueing systems: Vol. II - Computer ap-plications. - New York, NY, USA: Wiley Interscience, 1976. 576 p.
  15. Avi-Itzhak B., Brosh E, Levy H. SQF: A slowdown queueing fairness measure // Perform. Evaluation, 2007. Vol. 64. No. 9. P. 1121-1136.

МОДЕЛИРОВАНИЕ НОРМАЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ В СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ СО СЛОЖНЫМИ ТРАНСЦЕНДЕНТНЫМИ 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
  • Э. Р. Корепанов  Институт проблем информатики Российской академии наук, ekorepanov@ipiran.ru

Литература

  1. Синицын И.Н., Синицын В. И. Аналитическое моде-лирование нормальных процессов в стохастических системах со сложными нелинейностями // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 2-4.
  2. Синицын И. Н, Синицын В. И., Сергеев И. В., Белоусов В. В., Шоргин В. С. Математическое обеспечение аналитического моделирования стохастических систем со сложными нелинейностями // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. № 3. С. 4-29.
  3. Синицын И. Н., Синицын В. И., Корепанов Э. Р. Моде-лирование нормальных процессов в стохастических системах со сложными иррациональными нелиней-ностями // Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 1. С. 2-8.
  4. Синицын И. Н, Синицын В. И., Сергеев И. В., Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., Шоргин В. С. Математическое обеспечение моделирования нормальных процессов в стохастических системах со сложными иррациональными нелинейностями // Системы и средства информатики, 2015. Т. 25. № 2. С. 3-19.
  5. Попов Б. А., Теслер Г. С. Вычисление функций на ЭВМ: Справочник. - Киев: Наукова Думка, 1984. 599 с.
  6. Кудрявцев Л. Д., Соломенцев Е.Д. Трансцендентная функция // Математическая энциклопедия / Гл. ред. И. М. Виноградов. - М.: Советская энциклопедия, 1984. C. 425.
  7. Градштейн И. С., Рыжик И. М. Таблицы интегралов, сумм, рядов и произведений. - М.: ГИФМЛ, 1963. 1100 с.
  8. Справочник по специальным функциям / Под ред. М. Абрамовича, И. Стигана. - М.: Наука, 1979. 832 с.
  9. Пугачев В. С., Синицын И. Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1990. 632 с. [Pugachev V.S., Sinitsyn I.N.. Stochastic differential systems. Analysis and filtering. - Chichester, New York, NY, USA: Jonh Wiley, 1987. 549 p.]
  10. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Теория стохастических систем. - М.: Логос, 2000; 2004. 1000 с.
  11. Синицын И. Н., Синицын В. И. Лекции по нормальной и эллипсоидальной аппроксимации распределений в стохастических системах. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013.488 с.
  12. Синицын И. Н. Математическое обеспечение для анализа нелинейных многоканальных круговых стохастических систем, основанное на параметризации распределений // Информатика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 1. С. 12-18.
  13. Синицын И. Н, Корепанов Э. Р., Белоусов В. В., Кона- шенкова Т. Д. Развитие математического обеспечения для анализа нелинейных многоканальных круговых стохастических систем // Системы и средства инфор-матики, 2012. Вып. 22. № 1. С. 29-40.
  14. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в нелинейных стохастических системах на многообразиях//Информатикаиеё применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 4-16.

НОРМАЛЬНЫЕ УСЛОВНО-ОПТИМАЛЬНЫЕ ФИЛЬТРЫ ПУГАЧЁВА ДЛЯ ДИФФЕРЕНЦИАЛЬНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМ, ЛИНЕЙНЫХ ОТНОСИТЕЛЬНО СОСТОЯНИЯ.

  • И. Н. Синицын  Институт проблем информатики Российской академии наук, sinitsin@dol.ru
  • Э. Р. Корепанов  Институт проблем информатики Российской академии наук, ekorepanov@ipiran.ru

Литература

  1. Синицын И.Н. Фильтры Калмана и Пугачева. - 2-е изд. - М.: Логос, 2007. 776 с.
  2. Корепанов Э. Р. Стохастические информационные тех-нологии на основе фильтров Пугачева // Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 2. С. 36-57.
  3. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в нелинейных стохастических системах на многообразиях// Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 4-16.
  4. Синицын И. Н., Синицын В. И. Лекции по нормальной и эллипсоидальной аппроксимации в стохастических системах. - М.: ТОРУС ПРЕСС, 2013. 476 с.
  5. Синицын И. Н., Корепанов Э. Р. Устойчивые линейные условно оптимальные фильтры и экстраполяторы для стохастических систем с мультипликативными шумами//Информатика и её применения, 2015. Т. 9. Вып. 1. С. 70-75.
  6. Синицын И. Н., Корепанов Э. Р. Синтез устойчивых линейных фильтров и экстраполяторов Пугачева для стохастических систем с мультипликативными широ-кополосными шумами // Системы и средства информатики, 2015. Вып. 25. № 1. С. 108-126.
  7. Липцер Р. Ш., Ширяев А. Н. Статистика случайных про-цессов. - М.: Наука, 1974. 476 с.
  8. Ройтенберг Я. Н. Автоматическое управление. - 3-е изд., перераб. и доп. - М.: Наука, 1992. 576 с.

ПРИМЕНЕНИЕ УРАВНЕНИЯ ПУГАЧЁВА-СВЕШНИКОВА К РЕШЕНИЮ ЗАДАЧИ БАКСТЕРА О ДЛИТЕЛЬНОСТИ ВЫБРОСОВ .

  • С. В. Березин  Санкт-Петербургский политехнический университет Петра
  • О. И. Заяц Санкт-Петербургский политехнический университет Петра

Литература

  1. Люу Ю.Д. Методы и алгоритмы финансовой математики / Пер. с англ. - М.: Бином, 2007. 752 с. (Lyuu Y. D. Financial engineering and computation. - 1st ed. - Cambridge: Cambridge University Press, 2001. 627 p.)
  2. Cohen J. W, Hooghiemstra G. Brownian excursion, the M/M/1 queue and their occupation times // Math. Oper. Res., 1981. Vol. 6. No. 4. P 608-629.
  3. Berman S. M. Sojourn and extremes of stochastic processes. - Belmond: CRC Press, 1992. 320 p.
  4. Бородин А.Н. Случайные процессы. - СПб.: Лань, 2013.640 с.
  5. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения / Пер. с англ. - М.: Мир, 1967. Т. 2. 765 с. (Feller W. An introduction to probability theory and its applications. - New York, NY, USA: Wiley, 1966. Vol. II. 626 p.)
  6. Korpas A.K. Occupation times of continuous Markov pro-cesses. Ph.D. Thesis. - Bowling Green: Bowling Green State University, 2006. 92 p.
  7. Levy P. Sur une probleme de Marcinkiewicz // Comptes rendus Academie sciences Paris, 1939. T. 208. P 319-321, errata p. 776.
  8. Akahori J. Some formulae for a new type of path- dependent option // Ann. Appl. Probab., 1995. Vol. 5. No. 2. P. 383-388.
  9. Dassios A. The distribution of the quantile of a Brownian motion with drift and the pricing of related path- dependent options // Ann. Appl. Probab., 1995. Vol. 5. No. 2. P 389-398.
  10. Yor M. The distribution of Brownian quantiles // J. Appl. Probab., 1995. Vol. 32. P 405-416.
  11. Takacs L. On a generalization of the arc-sine law // Ann. Appl. Probab., 1996. Vol. 6. No. 3. P. 1035-1040.
  12. Pechtl A. Distribution of occupation times of Brownian motion with drift // J. Appl. Math. Decision Sci., 1999. Vol. 3. P 41-62.
  13. Baxter G. Wiener process distributions of the arcsine law type // Proc. Am. Math. Soc., 1956. Vol. 7. P 738-741.
  14. Заяц О. И. Об аналитическом решении задачи Феллера о длительности выбросов // Труды СПбГТУ. Прикладная математика, 1996. №461. С. 92-100.
  15. Пугачёв В. С., Синицын И. Н. Стохастические дифференциальные системы. Анализ и фильтрация. - М.: Наука, 1985 (1-е изд.), 1990 (2-е изд).
  16. Свешников А. А. Применение теории непрерывных марковских процессов к решению нелинейных задач прикладной гироскопии // Тр. V Междунар. конф. по нелинейным колебаниям. - Киев: ИМ АН УССР, 1970. T. 3. С. 659-665.
  17. Свешников А. А., Ривкин С. С. Вероятностные методы в прикладной теории гироскопов. - М.: Наука, 1974. 536 с.
  18. Заяц О. И. Применение уравнения Пугачёва-Свешникова к исследованию кусочно-линейных стохастических систем, линейных в полупространствах // Научно-технические ведомости СПбГПУ Физико-математические науки, 2013. № 4-1. С. 128-142.
  19. Заяц О. И., Березин С. В. Применение уравнения Пугачёва-Свешникова к исследованию кусочно-линейных стохастических систем, линейных в четвертях пространства // Научно-технические СПбГПУ Ин-форматика. Телекоммуникации. Управление, 2013. №6. С. 87-101.
  20. Caughey T.K., Dienes J.K. Analysis of non-linear first order system with a white noise input // J. Appl. Phys., 1961. Vol. 32. No. 11. P. 2476-2479.
  21. Заяц О. И. Решение задачи Феллера для винеровско- го процесса с постоянным сносом // Труды СПбГТУ Прикладная математика, 1999. №477. С. 67-72.
  22. Ito K., McKean H. P. Brownian motion on a half-line // Illinois J. Math., 1963. Vol. 7. P. 181-231.
  23. Lejay A. On the constructions of the skew Brownian mo-tion// Probab. Surveys, 2006. Vol. 3. P 413-466.
  24. Le Gall J.-F. One-dimensional stochastic differential equations involving the local times of the unknown process // Stochastic analysis and application / Eds. A. Truman, D.W Williams. - Lecture notes in mathematics ser. - Berlin-Heidelberg: Springer, 1984. Vol. 1095. P. 51-82.
  25. Appuhamillage T., Bokil V., Thomann E, Waymire E, Wood B. Occupation and local times for skew Brownian motion with applications to dispersion across an interface // Ann. Appl. Probab., 2011. Vol. 21. No. 1. P. 183-214.
  26. Лаврентьев М. А., Шабат Б. В. Методы теории функции комплексного переменного. - М.: Наука, 1965. 716 с.
  27. Бородин А. Н., Салминен П. Справочник по броуновскому движению: факты и формулы / Пер. с англ. - СПб.: Лань, 2000. 640 с. (Borodin A.N., Salminen P. Handbook of Brownian motion. Facts and formulae. Probability and its applications. Basel: Birkhauser, 1996. 462 p.)

ПРЕДЕЛЬНЫЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЯ ДЛЯ ХАРАКТЕРИСТИК ПРИ УСВОЕНИИ ДАННЫХ НАБЛЮДЕНИЙ В СТАЦИОНАРНОМ РЕЖИМЕ .

  • К. П. Беляев  Институт океанологии им. П.П. Ширшова Российской академии наук; Федеральный университет штата Баийя, Сальвадор, Бразилия, kb@sail.msk.ru
  • Н. П. Тучкова Вычислительный центр им. А. А. Дородницына Российской академии наук, tuchkova@ccas.ru

Литература

  1. JazwinskiA. H. Stochastic processes and filtering theory. - New York, NY, USA: Academic Press, 1970. 376 p.
  2. Ghil M., Malnotte-Rizzoli P. Data assimilation in meteo-rology and oceanography//Adv. Geophys., 1991. Vol. 33. P. 141-266.
  3. Evensen G. Sequential data assimilation with a non-linear quasi-geostrophic model using Monte-Carlo methods to forecast error statistics // J. Geophys. Res., 1994. Vol. 6. P. 1014-1062.
  4. Evensen G. The ensemble Kalman filter: Theoretical formulation and practical implementation // Ocean Dyn., 2003. Vol. 53. P. 343-367.
  5. Belyaev K., Tanajura C.A. S., O'Brien J. J. A data assimilation technique with an ocean circulation model and its application to the tropical Atlantic //Appl. Math. Model., 2001. Vol. 25. P. 655-670.
  6. Tanajura C.A. S., Belyaev K. A sequential data assimilation method based on the properties ofdiffusion-type process // Appl. Math. Model., 2009. Vol. 33. P. 2165-2174.
  7. Belyaev K., Nazarov L. Limit theorems for characteristics ofa queuing system with batch processing // Theory Prob. Appl., 1995. Vol. 40. No. 4. P. 73-78.
  8. Gikhman I., Skorokhod A. An introduction to the theory of random processes. - New York, NY, USA: Dover Publ. Inc., 1996. 519 p.

СРАВНИТЕЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ПРИМЕНЕНИЯ ЭВРИСТИЧЕСКОГО И МЕТАЭВРИСТИЧЕСКОГО АЛГОРИТМОВ К ЗАДАЧЕ О ШКОЛЬНОМ АВТОБУСЕ .

  • Е. М. Бронштейн  Уфимский государственный авиационный технический университет, bro-eHm@yandex.ru
  • Д. М. Вагапова Уфимский государственный авиационный технический университет, vagapova-dm@mail.ru

Литература

  1. Newton R. M., Thomas W. H. Design of school Bus Routes by computer// Socio-Economic Planning Science, 1969. Vol. 3. P 75-85.
  2. Archetti C. Matheuristics for routing problems. http:// www.sintef.no/contentassets/cfb19ab9b7c74d03904c7 746eeld8e77/matheuristics_routing_verolog2014_new. pdf.
  3. Бронштейн Е. М., Вагапова Д. М., Назмутдинова А. В. О построении семейства маршрутов доставки школьников за минимальное время // Автоматика и телемеханика, 2014. №7. С. 43-51.
  4. Fisher M.L., Jaikumar R. A generalized assignment heuristic for vehicle routing // Networks, 1981. Vol. 11. No. 2. P. 109-124.
  5. Bowerman R., Hall B., Calamai P. A multi-objective optimization approach to urban school Bus Routing: Formulation and solution method // Transportation Research Part A: Policy and Practice, 1995. Vol. 29. No. 2. P. 107123.
  6. Arias-Rojas J. S., Jimenez J. F., Montoya-Torres J. R. Solving of school bus routing problem by ant colony // Revista EIA, 2012. Vol. 9. No. 17. P. 193-208.
  7. Dorigo M. Optimization, learning and natural algorithms. PhD Thesis. - Milano, Italy: Politecnicodi Milano, 1992.
  8. Gambardella L. M., Dorigo M. Ant-Q: A reinforcement learning approach to the traveling salesman problem // 12th Conference (International) on Machine Learning. - Tahoe City: Morgan Kaufmann, 1995. P 252-260.
  9. Dorigo M., Maniezzo V., ColorniA. The Ant System: Opti- mizationby a colony of cooperating agents // IEEE Trans. Systems Man Cybernetics. Part B, 1996. Vol. 26. No. 1. P 29-41.
  10. Dorigo M., Gambardella L. M. Ant Colony System: A co-operative learning approach to the traveling salesman problem // IEEE Trans. Evol. Comput., 1997. Vol. 1. No. 1.P 53-66.
  11. Stutzle T., Hoos H. MAX-MIN Ant System and local search for the traveling salesman problem // IEEE International Conference on Evolutionary Computation. - Indianapolis: IEEE, 1997. P. 309-314.
  12. Штовба С. Д. Муравьиные алгоритмы // Exponenta Pro. Математика в приложениях, 2003. № 4. С. 70-75.
  13. Курейчик В. М., Кажаров А. А. О некоторых модификациях муравьиного алгоритма // Известия Южного федерального университета. Технические науки, 2008. Т. 81. №4. С. 7-12.
  14. Сластников С. А. Применение метаэвристических алгоритмов для задачи маршрутизации транспорта // Экономика и математические методы, 2014. Т. 50. №1. С. 117-126.

МОДЕЛИ ДЛЯ ПРЕДСТАВЛЕНИЯ И ОБРАБОТКИ РЕФЕРЕНСНЫХ ЗНАЧЕНИЙ.

  • М. П. Кривенко  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mkrivenko@ipijran.ru

Литература

  1. Sokal R. R., Sneath P. H. A. Principles of numerical taxonomy. - San Francisco - London: W. H. Freeman and Co., 1963. 359 p.
  2. Burtis C.A., Bruns D.E. Tietz fundamentals of clinical chemistry and molecular diagnostics. - St. Louis, MO, USA: Elsevier Health Sciences, 2014. 1104 p.
  3. Sivkov A., Keshishev N., Krivenko M., Kovchenko G., Nikonova L. Comparison of chromogranin-Alevels deter-mined by different test systems in patients with prostate diseases // Eur. Urol. Suppl., 2014. Vol. 13. No. 5. P. 143.
  4. Кривенко М. П. Сравнительный анализ процедур регрессионного анализа // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 70-78.
  5. Harris E. K., Boyd J. C. Statistical bases of reference values in laboratory medicine. - New York, NY, USA: Marcel Dekker, 1995. 361 p.
  6. McLachlan G., Peel D. Finite mixture models. - New York, NY, USA: Wiley & Sons, 2000. 456 p.
  7. Королев В. Ю. ЕМ-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений: Теоретический обзор. - М.: ИПИ РАН, 2007. 94 с.
  8. McLachlan G., Krishnan T. The EM algorithm and extensions. - Hoboken, NJ, USA: Wiley & Sons, 2008. 359 p.
  9. Кривенко М. П. Прикладные методы оценивания распределения многомерных данных малой выборки. - М.: ИПИРАН, 2011. 146 с.
  10. Васильев В. Г., Кривенко М. П. Методы автоматизированной обработки текстов. - М.: ИПИ РАН, 2008. 305 с.
  11. Seidel W, Mosler K., Alker M. A cautionary note on like-lihood ratio tests in mixture models // Ann. Inst. Statist. Math., 2000. Vol. 52. No. 3. P. 481-487.
  12. Lehmann E. L., Romano J. P. Testing statistical hypotheses. - New York, NY, USA: Springer, 2005. 792 p.
  13. PSA Measurements. - British Association of Urological Surgeons (BAUS). March 2014. http://www. baus.org.uk.
  14. Brosman S. A. Prostate-specific antigen testing // Medscape, January 13, 2015. http://emedicine. medscape.com/article/457394-overview.

СОГЛАСОВАНИЕ ПРОГНОЗОВ ПРИ РЕШЕНИИ ЗАДАЧ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ИЕРАРХИЧЕСКИХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ .

  • М. М. Стенина  Московский физико-технический институт, Национальный исследовательский университет "Высшая школа экономики", mmedvednikova@gmail.com
  • В. В. Стрижов Вычислительный центр Российской академии наук им. А. А. Дородницына, strijov@ccas.com

Литература

  1. Токмакова А. А., Стрижов В. В. Оценивание гипер-параметров линейных и регрессионных моделей при отборе шумовых и коррелирующих признаков // Ин-форматика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 4. С. 6675.
  2. Васильев Н. С. Использование принципа равновесия для управления маршрутизацией в транспортных сетях // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 28-35.
  3. Hong T., Pinson P, Fan S. Global energy forecasting com-petition 2012 // Int. J. Forecasting, 2014. Vol. 30. No. 2. P. 357-363.
  4. Kaggle. https://www.kaggle.com.
  5. Hyndman R.J., Ahmed R.A., Athanasopoulos G., Shang H. L. Optimal combination forecasts for hierarchical time series // Comput. Stat. Data Anal., 2011. Vol. 55. No. 9. P. 2579-2589.
  6. Кузнецов М. П., Мафусалов А. А., Животовский Н. К., Зайцев Е. Ю., Сунгуров Д. С. Сглаживающие алгоритмы прогнозирования // Машинное обучение и анализ данных, 2011. Т. 1. Вып. 1. С. 104-112.
  7. Стенина М. М., Стрижов В. В. Согласование агрегированных и детализированных прогнозов при решении задач непараметрического прогнозирования // Системы и средства информатики, 2014. Т. 24. Вып. 2. С. 21-34.
  8. Grunfeld Y, Griliches Z. Is aggregation necessarily bad? // Rev. Econ. Stat., 1960. Vol. 42. No. 1. P. 1-13.
  9. Orcutt G. H., Watts H. W, Edwards J. B. Data aggregation and information loss // Am. Econ. Rev., 1968. Vol. 58. No. 4. P. 773-787.
  10. Edwards J.B., Orcutt G.H. Should aggregation prior to estimation be the rule? // Rev. Econ. Stat., 1969. Vol. 51. No. 4. P. 409-420.
  11. Shlifer E., Wolff R.W. Aggregation and proration in forecasting // Manage. Sci., 1979. Vol. 25. No. 6. P. 594-603.
  12. Fogarty D. W., BlackstoneJ. H., Hoffman T. R. Production and inventory management. - 2nd ed. - Cincinnati, OH, USA: South-Western Publication Co., 1990. 880 p.
  13. Narasimhan S.L., McLeavey D. W., Billington P.J. Production planning and inventory control. - 2nd ed. - Englewood Cliffs, NJ, USA: Prentice Hall, 1995. 716 p.
  14. Schwarzkopf A. B., Tersine R.J., Morris J. S. Top-down versus bottom-up forecasting strategies // Int. J. Prod. Res., 1998. Vol. 26. No. 11. P. 1833-1843.
  15. Fliedner G. An investigation of aggregate variable time series forecast strategies with specific subaggregate time series statistical correlation // Comput. Oper. Res., 1999. Vol. 26. No. 10-11. P. 1133-1149.
  16. Van Erven T., Cugliari J. Game-theoretically optimal reconciliation of contemporaneous hierarchical time series forecasts. 2013. https://hal.inria.fr/hal-00920559.
  17. Петросян Л.А., Зенкевич Н.А., Семина Е.А. Теория игр. - М.: Университет, 1998. 301 с.
  18. Меньшиков И. С. Лекции по теории игр и экономическому моделированию. - 2-е изд., испр. и доп. - М.: Контакт Плюс, 2010. 336 с.
  19. Cesa-Bianchi N., Lugosi G. Prediction, learning, and games. - Cambridge: Cambridge University Press, 2006. Vol. 1. 403 p.
  20. Boyd S., Vandenberghe L. Convex optimization. - Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 732 p.
  21. Bregman L. M. The relaxation method of finding the com-mon point of convex sets and its application to the solution of problems in convex programming // USSR Comput. Math. Math. Phys., 1967. Vol. 7. No. 3. P. 200-217.
  22. Вальков А. С., Кожанов Е. М., Медведникова М. М., Хусаинов Ф. И. Непараметрическое прогнозирование загруженности системы железнодорожных узлов по историческим данным // Машинное обучение и анализ данных, 2012. Т. 1. Вып. 4. С. 448-465.

НЕПАРАМЕТРИЧЕСКОЕ ОЦЕНИВАНИЕ МНОГОМЕРНОЙ ПЛОТНОСТИ С ПОМОЩЬЮ ВЕЙВЛЕТ-ОЦЕНОК ОДНОМЕРНЫХ ПРОЕКЦИЙ .

  • О. В. Шестаков  Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, кафедра математической статистики факультета ВМК; Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, oshestakov@cs.msu.su

Литература

  1. Dong J., Jiang R. Multinomial probability estimation by wavelet thresholding // Communication in Statistics. Theory and Methods, 2009. Vol. 38. P. 1486-1507.
  2. Chesneau C., Dewan I., Doosti H. Nonparametric estimation of a two dimensional continuous-discrete density function by wavelets // Stat. Methodol., 2014. Vol. 18. P 64-78.
  3. O'Sullivan F., Pawitan Y. Multidimensional density es-timation by tomography // J. Roy. Stat. Soc. B, 1993. Vol. 55. No. 2. P 509-521.
  4. Donoho D. L., Johnstone I. M, Kerkyacharian G., PicardD. Density estimation by wavelet thresholding // Ann. Stat., 1996. Vol. 23. P. 508-539.
  5. MallatS. A wavelet tour of signal processing. - New York, NY, USA: Academic Press, 1999. 851 p.
  6. Daubechies I. Ten lectures on wavelets. - Philadelphia, PA, USA: SIAM, 1992. 357 p.
  7. Khalfin L.A., Klebanov L. B. A solution of the computer tomography paradox and estimating the distances between the densities of measures with the same marginals // Ann. Probab., 1994. Vol. 22. P 2235-2241.
  8. Шестаков О. В., Савенков Т. Ю. Оценка расстояния между плотностями вероятностных мер, имеющих близкие проекции // Вестн. Моск. ун-та. Сер. 15. Вычисл. матем. и киберн., 2001. № 4. С. 44-46.
  9. Hall P., Patil P. Formulae for mean integrated squared error of nonlinear wavelet-based density estimators // Ann. Stat., 1995. Vol. 23. No. 3. P 905-928.
  10. Smith K. T., Solmon D. C., Wagner S. L. Practical and mathematical aspects of the problem of reconstructing objects from radiographs//Bull. Amer. Math. Soc., 1977. Vol. 83. P. 1227-1270.
  11. Silverman B. W. Density estimation for statistics and data analysis. - London: Chapman and Hall. 1986. 176 p.
  12. Vidacovic B. Statistical modeling by wavelets. -New York, NY, USA: John Wiley and Sons. 1999. 408 p.
  13. Tribouley K. Practical estimation of multivariate densities using wavelet methods // Stat. Neerl., 1995. Vol. 49. P. 41-62.
  14. Masry E. Multivariate probability density estimation by wavelet methods: Strong consistency and rates for sta-tionary time series // Stoch. Proc. Appl., 1997. Vol. 67. P. 177-193.

АССОЦИАТИВНЫЕ ПОРТРЕТЫ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ - ИНСТРУМЕНТ АВТОМАТИЗИРОВАННОГО ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ BIG DATA ДЛЯ ИЗВЛЕЧЕНИЯ ЗНАНИЙ: ТЕОРИЯ, МЕТОДИКА, ВИЗУАЛИЗАЦИЯ, ВОЗМОЖНОЕ ПРИМЕНЕНИЕ .

  • И. В. Галина  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, im_gl@mail.ru
  • Е. Б. Козеренко Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, kozerenko@mail.ru
  • Ю. И. Морозова  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, yulia-ipi@yandex.ru
  • Н. В. Сомин Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, somin@post.ru
  • М. М. Шарнин  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, mc@keywen.com

Литература

  1. Шарнин М. М., Сомин Н. В., Кузнецов И. П., Морозова Ю. И., Галина И. В., Козеренко Е. Б. Статистические механизмы формирования ассоциативных портретов предметных областей на основе естественно-языковых текстов больших объемов для систем извлечения знаний // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 92-99.
  2. Charnine M., Petrov A., Kuznezov I. Association-based identification of Internet User interests // WORLD- COMP'13, ICAI 2013: 2013 Conference (International) on Artificial Intelligence Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2013. Vol. I. P 77-81.
  3. Козеренко Е.Б. Интегральное моделирование языковых структур в лингвистических процессорах систем обработки знаний и машинного перевода // Инфор-матика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 1. С. 89-98.
  4. Rapp R. Word sense discovery based on sense descriptor dissimilarity // 9th MT Summit Proceedings. - New Orleans, LA, USA, 2003. P. 315-322.
  5. Charnine M., Protasov V. Optimal automated method for collaborative development of universiry curricula // WORLDCOMP'13, ICAI 2013: 2013 Conference (Inter-national) on Artificial Intelligence Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2013. Vol. I. P 96-100.
  6. Морозова Ю. И. Построение семантических векторных пространств различных предметных областей // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 90-93.
  7. Charnine M., Somin N., Nikolaev V. Conceptual text gen-eration based on key phrases //WORLDCOMP' 14, ICAI 2014: 2014 Conference (International) on Artificial Intel-ligence Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2014. Vol. II. P. 639-643.
  8. Bacon E, Hagel G., Charnine M, Foggie R., Kirk B., Schagaev I., Kravtsov G. WEDUCA: Web-enhanced design of university curricula // 2013 Conference (International) on Frontiers in Education: Computer Science and Computer Engineering (FECS'13) Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2013. P 288-294.
  9. The SMART retrieval system: Experiments in automatic document processing / Ed. G. M. Salton. - Prentice- Hall, 1971. 556 p.
  10. Dunning T. Accurate methods for the statistics of surprise and coincidence//Comput. Linguist., 1993. Vol. 19. No. 1.P 61-74.
  11. Борисова Е.Г. Коллокации. Что это такое и как их изучать. - 2-е изд., стер. - М.: Филология, 1995. 49 с.
  12. Church K., Hanks P. Word association norms, mutual information, and lexicography // Comput. Linguist., 1996. Vol. 16. No. 1. P. 22-29.
  13. Lund K., Burgess C. Producing high-dimensional semantic spaces from lexical co-occurrence // Behav. Res. Meth. Inst. C., 1996. Vol. 28. No. 2. P 203-208.
  14. Readings in information retrieval / Eds. J. K. Sparck, P Willett. - San Franscisco, CA, USA: Morgan Kauf- mann, 1997. 594 p.
  15. Spdrck Jones, K. A statistical interpretation of term speci-ficity and its application in retrieval // J. Documentation, MCB University Press, 2004. Vol. 60. No. 5. P 493-502.
  16. Charnine M. M, Kuznetsov I. P., Kozerenko E. B. Semantic navigator for Internet search // MLMTA'05: Conference (International) on Machine Learning Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2005. P 60-68.
  17. Sahlgren M. Towards pertinent evaluation methodologies for word-space models // LREC 2006: 5th Conference (International) on Language Resources and Evaluation Proceedings. - Genoa, Italy, 2006. P 821-824.
  18. Sparck Jones, K. Statistics and retrieval: past and future // Conference (International) on Computing: Theory and Applications. Platinum Jubilee Conference of the Indian Statistical Institute. - Kolkata, India: IEEE, 2007.
  19. Landauer Th. K., McNamara D. S., Dennis S., Kintsch W. Handbook of latent semantic analysis. - Mahwah, NJ, USA: Lawrence Erlbaum, 2007. 544 p.
  20. Иорданская Л. Н., Мельчук И. А. Смысл и сочетаемость в словаре. - М.: Языки славянских культур, 2007. 672 с.
  21. Charnine M., Charnine V. Keywen category structure. - Wordclay, USA, 2008. 60 p.
  22. Lenci A. Distributional semantics in linguistic and cognitive research // Rivista di Linguistica, 2008. Vol. 1. Р. 1-30.
  23. Manning C, Raghavan P., Schutze H. Introduction to in-formation retrieval. - Cambridge: Cambridge University Press, 2008. 581 p.
  24. Sahlgren M. The distributional hypothesis. From context to meaning // Distributional Models of the Lexicon in Linguistics and Cognitive Science: Special issue of the Italian J. Linguistics: Rivista di Linguistica, 2008. Vol. 20. No. 1.P 33-53.
  25. Baroni M., Lenci A. Distributional memory: A general framework for corpus-based semantics // Comput. Lin-guist., 2010. Vol. 36. No. 4. P 673-721.
  26. Turney P. D., Pantel P. From frequency to meaning: Vector space models of semantics // JAIR, 2010. Vol. 37. P. 141-188.
  27. Захаров В. П., Хохлова М. В. Анализ эффективности статистических методов выявления коллокаций в текстах на русском языке // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мат- лам ежегодной Междунар. конф. "Диалог" (2010). - М.: РГГУ, 2010. Вып. 9(16). С. 147-143.
  28. Kuznetsov I. P., Charnine M. M, Kozerenko E. B., Somin N. V., Nikolayev V. G., Matskevich A. G. Intelligent tools for the semantic Internet navigator design // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Тр. XIV Всеросс. науч. конф. RCDL'2012. - Переславль-Залесский: Университет города Переславля, 2012. С. 274-283.
  29. Kuznetsov I. P, Kozerenko E. B, Charnin M. M. Technological peculiarity of knowledge extraction for logical analytical systems // WORLDCOMP' 12, ICAI'12: 2012 Conference (International) on Artificial Intelligence Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2012. Vol. II. P 762-768.
  30. Schumann A. Towards the automated enrichment of mul-tilingual terminology databases with knowledge-rich con-texts // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мат-лам ежегодной Междунар. конф. "Диалог" (2012). - М.: РГГУ, 2012. Вып. 11(18). Т. 1. С. 559-567.
  31. Шарнин М. М., Кузнецов И. П. Особенности семантического поиска информационных объектов на основе технологии баз знаний // Информатика и её применения, 2012. Т. 6. Вып. 2. С. 47-56.
  32. Борисов Т. Н., Бронецкий А. Е, Клименко С. В., Рыков В. В., Шарнин М. М. Автономные необитаемые подводные аппараты: автоматическое формирование ассоциативного портрета предметной области // Си-туационные центры и информационно-аналитические системы класса 4i для задач мониторинга и без-опасности (SC-IAS4i-VRTerro2013): Тр. II Междунар. науч. конф. - Протвино: ИФТИ, 2013. С. 38-43.
  33. Zolotarev O., Charnine M., Matskevich A. Conceptual business process structuring by extracting knowledge from natural language texts //WORLDCOMP'14, ICAI 2014: 2014 Conference (International) on Artificial Intelligence Proceedings. - Las Vegas: CSREA Press, 2014. Vol. I. P. 82-87.

ИНДИКАТОРЫ ТЕМАТИЧЕСКИХ ВЗАИМОСВЯЗЕЙ ОТРАСЛЕЙ НАУКИ И ИНФОРМАЦИОННО-КОМПЬЮТЕРНЫХ ТЕХНОЛОГИЙ В НАЧАЛЕ XXI ВЕКА .

  • В. А. Минин  Российский фонд фундаментальных исследований, minin@rfbr.ru
  • И. М. Зацман Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, iz_ipi@al70.ipi.ac.ru
  • В. А. Хавансков  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, havanskov@a170.ipi.ac.ru
  • С. К. Шубников Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sergeysh50@yandex.ru

Литература

  1. Schmoch U. Tracing the knowledge transfer from science to technology as reflected in patent indicators // Sciento- metrics, 1993. Vol. 26. No. 1. P. 193-211.
  2. Зацман И. М., Веревкин Г. Ф. Информационный мониторинг сферы науки в задачах программно-целевого управления // Системы и средства информатики, 2006. Вып. 16. С. 164-189.
  3. Зацман И. М., Кожунова О. С. Семантический словарь системы информационного мониторинга в сфере науки: задачи и функции // Системы и средства информатики, 2007. Вып. 17. С. 124-141.
  4. Архипова М. Ю., Зацман И М., Шульга С. Ю. Индикаторы патентной активности в сфере информационно-коммуникационных технологий и методика их вычисления // Экономика, статистика и информатика. Вестник УМО, 2010. №4. С. 93-104.
  5. Зацман И. М., Дурново А. А. Моделирование процессов формирования экспертных знаний для мониторинга программно-целевой деятельности // Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 4. С. 84-98.
  6. Минин В. А., Зацман И. М., Кружков М. Г., Норекян Т.П. Методологические основы создания информационных систем для вычисления индикаторов тематических взаимосвязей науки и технологий // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 1. С. 70-81.
  7. 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.
  8. Зацман И. М., Шубников С. К. Принципы обработки информационных ресурсов для оценки инновационного потенциала направлений научных исследований // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Тр. IX Всеросс. науч. конф. RCDL'2007. - Переславль: Ун-т города Переславля, 2007. С. 35-44.
  9. Минин В. А., Зацман И. М., Хавансков В. А., Шубников С. К. Индикаторы тематических взаимосвязей науки и технологий: от текста к числам // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 3. С. 114-125.
  10. Административный регламент исполнения Роспатентом приема заявок на изобретение, их рассмотрения и экспертизы. - М.: ФИПС, 2008. http:// wwwl.fips.ru/wps/wcm/connect/content_ru/ru/docum ents/russian_laws/order_minobr/administrative_regulati ons/test_8.
  11. Стандарт ВОИС ST. 14. Рекомендации по включению ссылок, цитируемых в патентных документах. http://www.rupto.ru/rupto/nfile/52b8dfc1-1049- Ilel-a520-9c8e9921fb2c/03_14_01.pdf.
  12. 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.
  13. Регулярные выражения в .NET Framework // MSDN. Библиотека. http://msdn.microsoft.com/ru- ru/library/hs600312.aspx.
  14. Васильев А., Козлов Д., СамусевС., Шамина О. Извлече-ние метаинформации и библиографических ссылок из текстов русскоязычных научных статей // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Тр. IX Всеросс. науч. конф. RCDL'2007. - Переславль: Ун-т города Переславля, 2007. С. 175-184.
  15. Васильев А., Козлов Д., Самусев С., Шамина О. Создание электронной библиотеки русскоязычных научных статей // Сб. работ стипендиатов гранта "Интернет-математика 2007". - Екатеринбург: Уральский ун-т, 2007. С. 37-45.
  16. Зацман И. М., Хавансков В. А., Шубников С. К. Метод извлечения библиографической информации из пол-нотекстовых описаний изобретений // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 52-65.
  17. Хавансков В. А., Шубников С. К. Поиск и рубрициро- вание ссылок на цитируемые публикации в электронных библиотеках полнотекстовых описаний изобретений // Электронные библиотеки: перспективные методы и технологии, электронные коллекции: Тр. XVI Всеросс. науч. конф. RCDL-2014. - Дубна: ОИЯИ, 2014. С. 165-173.
  18. ГОСТ 7.1-2003. Библиографическая запись. Библиографическое описание. Общие требования и правила составления. http://lib.usfeu.ru/index.php/gost- 7-1-2003.
  19. Сбойчаков К. О. Распределение ключевых слов по руб-рикам ГРНТИ в базе данных Электронного каталога ГПНТБ России // Библиотеки и информационные ресурсы в современном мире науки, культуры, обра-зования и бизнеса: Тр. XI Междунар. конф. "Крым 2004". - М., 2004. http://www.gpntb.ru/win/inter- events/crimea2004/292.pdf.
  20. Гиляревский Р. С., Шапкин А. В., Белоозеров В. Н. Рубрикатор как инструмент информационной навигации. - С.-Петербург: Профессия, 2008. 352 с.






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