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 3, 2015)

Оглавление | Аннотации | Об авторах

Библиография

ANALYSIS OF SURVEY DATA CONTAINING ROUNDED CENSORING INTERVALS .

  • Yu. K. Belyaev  Department of Mathematics and Mathematical Statistics, Ume a University, Ume a SE-901 87, Sweden, yuri.belyaev@umu.se
  • B. Kristrom  Center for Environmental and Resource Economics (CERE), Swedish University of Agricultural Sciences, Ume a SE-901 83, Sweden, bengt.kristrom@umu.se

АНАЛИЗ ОБЗОРНЫХ ОБСЛЕДОВАНИЙ, СОДЕРЖАЩИХ ЦЕНЗУРИРОВАННЫЕ ДАННЫЕ В ОКРУГЛЕННЫХ ИНТЕРВАЛАХ

  • Ю. К. Беляев  Университет Умеа, Умеа, Швеция
  • Б. Кристрём  Центр экономики природных ресурсов и окружающей среды Шведского университета сельскохозяйственных наук, Умеа, Швеция

Литература

  1. Manski, C. F 1999. Identification problems in the social sciences. Harvard University Press. 194 p.
  2. Morgan, M. G., and M. Henrion. 1990. Uncertainty: A guide to dealing with uncertainty in quantitative risk and policy analysis. Cambridge University Press. 325 p.
  3. Billard, L., and E. Diday. 2006. Symbolic data analysis: Conceptual statistics and data mining. Wiley ser. in compu-tational statistics. Wiley. Vol. 636. 330 p.
  4. Manski, C. F., and F Molinari. 2010. Rounding probabilistic expectations in surveys. J. Bus. Econ. Stat. 28:219- 231.
  5. Johansson, P.-O., and B. Kristrom. 2012. The economics of evaluating water projects. Hydroelectricity versus other uses. Heidelberg: Springer. 135 p.
  6. Belyaev, Y., and B. Kristrom. 2010. Approach to analysis of self-selected interval data. Umea: CERE. Working Paper 2010:2. 1-34. Available at: http:// www.cere.se/se/forskning/publikationer/155-approach- to-analysis-of-self-selected-interval-data.html (accessed September 8, 2015).
  7. Belyaev, Y., and B. Kristrom. 2012. Two-step approach to self-selected interval data in elicitation surveys. Umea: CERE. Working Paper 2012:10. 1-46. Available at: http://www.cere.se/se/forskning/publikationer/386- two-step-approach-to-self-selected-interval-data-in- elicitation-surveys.html (accessed September 8, 2015).
  8. Turnbull, B. W 1974. Nonparametric estimation of a sur-vivorship function with doubly censored data. J. Am. Stat. Assoc. 69:169-173.
  9. Turnbull, B.W. 1976. The empirical distribution function with arbitrarily grouped, censored and truncated data. J. Roy. Stat. Soc. B 38:290-295.
  10. Manski, C. F 2003. Partial identification of probability dis-tributions. Springer ser. in statistics. Springer. 196 p.
  11. Carson, R. 2012. Contingent valuation: A comprehensive bibliography and history. Edward Elgar Publishing. 464 p.
  12. Hakansson, C. 2008. A new valuation question - analysis of and insights from interval open ended data in contingent valuation. Environ. Resour. Econ. 39(2):175-188.
  13. Broberg, T, and R. Brannlund. 2008. An alternative in-terpretation of multiple bounded WTP data-certainty de-pendent payment card intervals. Energy Resour. Econ. 30:555-567.
  14. Mahieu, P., P. Riera, B. Kristroom, R. Broannlund, and M. Giergiczny. 2014. Exploring the determinants of uncertainty in contingent valuation surveys. J. Environ. Econ. Policy 3(2):186-200. Available at: http://dx.doi.org/10.1080/21606544.2013.876941 (accessed September 3, 2015).
  15. Good, I. J. 1953. The population frequencies of species and the estimation of population parameters. Biometrika 40(3-4):237-264.
  16. Belyaev, Y., and B. Kristrom. 2013. Analysis of contingent valuation data with self-selected rounded WTP-intervals collected by two-steps sampling plans. 9th Tartu Conference on Multivariate Statistics and 20th IWMSProceedings. Tartu: World Scientific. 48-60.
  17. Gomez, J., M. Calle, and R. Oller. 2004. Frequentist and Bayesian approaches for interval-censored data. Stat. Pap. 45:139-173.
  18. Gomez, J., M. Calle, R. Oller, and K. Langhor. 2009. Tutorial on methods for interval-censored data and their implementations in R. Stat. Model. 9(4):259-297.
  19. Gentleman, R., and C. J. Geyer. 1994. Maximum likelihood for interval censored data: Consistency and computation. Biometrika 81(3):618-623.
  20. Brinkhuis, J., and V. Tihomirov. 2005. Optimization: In-sights and applications. Princeton-Oxford: Princeton Uni-versity Press. 680 p.
  21. Jammalamadaka, S. R., and V. Mangalam. 2003. Non-parametric estimation for middle-censored data. J. Non- parametr. Stat. 15:253-265.
  22. Belyaev, Y. K., and L. Nilsson. 1997. Parametric maximum likelihood estimators. Department ofMathematical Statistics, Umea University. Research Report 1997-15. 1-28.
  23. Belyaev, Y. K. 2003. Necessary and sufficient conditions for consistency of resampling. Sweden: Centre of Biostochastics, Swedish University of Agricultural Sciences. Research Report 2003-1. 1-26. Available at: http://biostochastics.slu.se/publikationer/ dokument/Report2003_l.pdf (accessed September 3, 2015).
  24. Klein, J. P., and M. L. Moeschberger. 2003. Survival anal-ysis: Techniques for censored and truncated data. New York, N.Y.: Springer-Verlag. 536 p.

АНАЛИТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЙ МЕТОДОМ ОРТОГОНАЛЬНЫХ РАЗЛОЖЕНИЙ В НЕЛИНЕЙНЫХ СТОХАСТИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ НА МНОГООБРАЗИЯХ .

  • И. Н. Синицын  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, sinitsin@dol.ru

Литература

  1. Пугачев В. С., Синицын И.Н. Стохастические диф-ференциальные 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. 549p.]
  2. Pugachev, V. S., and I. N. Sinitsyn. 2001. Stochastic systems. Theory and applications. - Singapore: Worlds Scientific. 908 p.
  3. Синицын И. Н. Стохастические информационные тех-нологии для исследования нелинейных круговых сто-хастических систем // Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 4. С. 78-89.
  4. Sinitsyn I. N., Belousov V. V., Konashenkova T. D. Software tools for circular stochastic systems analysis // 29th Seminar (International) on Stability Problems for Stochastic Models: Abstracts. - Svetlogorsk, Russia, 2011. Р 86-87.
  5. 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.
  6. 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.
  7. Sinitsyn I. N., Belousov V. V., Konashenkova T. D. Software tools for spherical stochastic systems analysis and filter- ing// 30th Seminar (International) on Stability Problems for Stochastic Models and 6th Workshop (International) "Applied Problems in Theory of Probabilities and Mathematical Statistics Related to Modeling of Information Systems: Book of Abstracts / Eds. V. Yu. Korolev, S. Ya. Shorgin. - Moscow: IPI RAN, 2012. P 91-93.
  8. Синицын И. Н. Параметрическое статистическое и аналитическое моделирование распределений в не-линейных стохастических системах на многообрази- ях//Информатикаиеё применения, 2013. Т. 7. Вып. 2. С. 4-16.
  9. 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.
  10. 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.
  11. 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.
  12. 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. 45-61.
  13. Ватанабэ С., Икэда Н. Стохастические дифференци-альные уравнения и диффузионные процессы. - М.: Наука, 1986. 474 с.
  14. ГОСТ 23743-88. Изделия авиационной техники. Но-менклатура показателей безопасности полета, на-дежности, контролепригодности, эксплуатационной и ремонтной технологичности.
  15. Болотин В. В. Теория надежности машин // Маши-ностроение: Энциклопедия. Т. IV-3. Надежность машин. - М.: Машиностроение, 1998. 38 с.
  16. Александровская Л. Н., Аронов И. З., Круглов В. И. и др. Безопасность и надежность технических систем. - М.: Университетская книга, Логос, 2008. 376 с.
  17. Евланов А. Г., Константинов В. М. Системы со слу-чайными параметрами. - М.: Наука, 1976. 568 с.
  18. Справочник по теории автоматического управления / Под ред. А. А. Красовского. - М.: Наука, 1987. 712 с.

СОВМЕСТНОЕ СТАЦИОНАРНОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ ЧИСЛА ЗАЯВОК В m ОЧЕРЕДЯХ В N-КАНАЛЬНОЙ СИСТЕМЕ ОБСЛУЖИВАНИЯ С ПЕРЕУПОРЯДОЧЕНИЕМ ЗАЯВОК.

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

Литература

  1. Boxma O., Koole G., Liu Z. Queueing-theoretic solution methods for models of parallel and distributed systems // Performance evaluation of parallel and distributed systems: Solution methods. - CWI tract ser. - Torino, Italy: CWI, 1994. Vol. 105-106. P. 1-24. http://oai.cwi.nl/oai/asset/1479/1479a.pdf
  2. Dimitrov B. D., Green Jr. D., Rykov V. V., Stanchev P. L. On performance evaluation and optimization problems in queues with resequencing // Advances in stochastic mod-elling / Eds. J. R. Artalejo, A. Krishnamoorthy. - NJ, USA: Notable Publications Inc., 2002. P. 55-72.
  3. Gogate N. R., Panwar S. S. Assigning customers to two par-allel servers with resequencing // IEEE Commun. Lett., 1999. Vol. 3. No. 4. P. 119-121.
  4. Huisman T, Boucherie R. J. The sojourn time distribution in an infinite server resequencing queue with dependent interarrival and service times // J. Appl. Probab., 2002. Vol. 39. No. 3. P. 590-603.
  5. Lelarge M. Packet reordering in networks with heavytailed delays // Math. Method. Oper. Res., 2008. Vol. 67. P. 341-371.
  6. Xia Y, Tse D. N. C. On the large deviations of resequencing queue size: 2-M/M/l case // IEEE Trans. Inform. Theory, 2008. Vol. 54. No. 9. P. 4107-4118.
  7. LeungK., Li V. O. K. A resequencing model for high-speed packet-switching networks // Comput. Commun., 2010. Vol. 33. Iss. 4. P. 443-453.
  8. Матюшенко С. И. Стационарные характеристики двухканальной системы обслуживания с переупо- рядочиванием заявок и распределениями фазового типа // Информатика и её применения, 2010. Т. 4. Вып. 4. С. 67-71.
  9. ПечинкинА. В., Разумчик Р. В. Совместное стационарное распределение числа заявок в накопителе и в бункере переупорядочения в многоканальной системе обслуживания с переупорядочением заявок // Ин-форматика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 4. С. 310.
  10. Pechinkin A. V., CaraccioI., Razumchik R. V. Onjointsta- tionary distribution in exponential multiserver reordering queue // 12th Conference (International) on Numerical Analysis and Applied Mathematics Proceedings, 2015. Vol. 1648. 250003. 4 p.
  11. Pechinkin A. V., Razumchik R. V. Joint stationary distribution of queues in multiserver resequencing queue // 18th Conference (International) on Distributed Computer and Communication Networks: Control, Computation, Communications Proceedings, 2015 (in print).
  12. Riordan J. Stochastic service systems. - New York, NY, USA: Wiley, 1962. 139 p.

АППРОКСИМАЦИЯ ВРЕМЕНИ ОТКЛИКА СИСТЕМЫ ОБЛАЧНЫХ ВЫЧИСЛЕНИЙ .

  • А. В. Горбунова   Российский университет дружбы народов, avgorbunova@rambler.ru
  • И. С. Зарядов  Российский университет дружбы народов, izaryadov@sci.pfu.edu.ru
  • С. И. Матюшенко  Российский университет дружбы народов, matushenko@list.ru
  • К. Е. Самуйлов  Российский университет дружбы народов, ksam@sci.pfu.edu.ru
  • С. Я. Шоргин  Федеральный исследовательский центр "Информатика и управление" Российской академии наук, sshorgin@ipiran.ru

Литература

  1. Xiong K., Perros H. Service performance and analysis in cloud computing // 5th IEEE World Congress on Services (Services-1 '09) Proceedings. - LosAngeles: IEEE, 2009. P 693-700.
  2. Buyya R., Broberg J., Goscinski A. M. Introduction to cloud computing // Cloud computing: Principles and paradigms. - John Wiley & Sons, 2011. P 3-42.
  3. Satyanarayana А, Suresh Varma P., Rama Sundari M. V., Sarada Varma P. Performance analysis of cloud computing under non homogeneous conditions // Int. J. Adv. Res. Comput. Sci. Softw. Eng., 2013. Vol. 3. P. 969-974.
  4. Khazae H., Misic J., Misic V.B. A fine-grained performance model of cloud computing centers // IEEE Trans. Parall. Distr. Syst., 2012. Vol. 24. P. 2138-2147.
  5. Мокров Е. В., Самуйлов К. Е. Модель системы облачных вычислений в виде системы массового обслуживания с несколькими очередями и с групповым поступлением заявок // T-comm - Телекоммуникации и транспорт, 2013. Т. 7. № 11. С. 139-141.
  6. Basharin G. P., Gaidamaka Yu. V., Samouylov K. E. Math-ematical theory of teletraffic and its application to the analysis of multiservice communication of next generation networks // Autom. Control Comp. Sci., 2013. Vol. 47. No. 2. P. 62-69.
  7. Kemper B, Mandjes M. Mean sojourn time in two-queue fork-join systems: Bounds and approximations // OR Spectrum, 2012. Vol. 34. P. 723-742.
  8. Ko S. S., Serfozo R. F. Response times in M/M/s Fork- join networks //Adv. Appl. Probab., 2004. Vol. 36. No. 3. P. 854-871.
  9. Nelson R., TantawiA. N. Approximate analysis of fork/join synchronization in parallel queues // IEEE Trans. Comput., 1988. Vol. 37. P. 739-743.
  10. Baccelli F, Makowski A.M., Shwartz A. The fork-join queue and related systems with synchronization constraints: Stochastic ordering and computable bounds // Adv Appl. Probab., 1989. Vol. 21. No. 3. P 629-660.
  11. Kness C. On the diffusion approximation to a fork andjoin queueing model // SIAM J. Appl. Math., 1991. Vol. 51. P. 160-171.
  12. Ивановская И. А., Моисеева С. П. Исследование ма-тематической модели параллельного обслуживания заявок смешанного типа // Известия Томского по-литехнического ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика, 2010. Т. 317. № 5. С. 32-34.
  13. Ивановская И. А., Моисеева С. П. Исследование модели параллельного обслуживания кратных заявок в нестационарном режиме // Вестник Томского гос. ун-та. Управление, вычислительная техника и информатика, 2010. № 3(12). С. 21-28.
  14. Thomasian A. Analysis of fork-join and related queueing systems //ACM Comput. Surv (CSUR), 2014. Vol. 47. No. 2. P 1-71.

ЭКСТРЕМАЛЬНЫЕ ИНДЕКСЫ В СХЕМЕ СЕРИЙ И ИХ ПРИЛОЖЕНИЯ.

  • А. В. Лебедев  Московский государственный университет имени М. В. Ломоносова, механико-математический факультет, avlebed@уandex.ru

Литература

  1. Лидбеттер М., Линдгрен Г., Ротсен Х. Экстремумы случайных последовательностей и процессов / Пер. с англ. - М.: Мир, 1989. 392 с. (Leadbetter M.R, Lindgren G., Rootzen H. Extremes and related properties of random sequences and processes. - Springer, 1986. 336p.)
  2. Галамбош Я. И. Асимптотическая теория экстремальных порядковых статистик / Пер. с англ. - М.: Наука, 1984. 304 с. (Galambos J. The asymptotic theory of extreme order statistics. - New York, NY, USA: Wiley, 1978. 352 p.)
  3. Embrechts P., Kluuppelberg C., Mikosh T. Modelling extremal events for insurance and finance. - Springer, 2003. 638 p.
  4. De Haan L., Ferreira A. Extreme value theory. An introduction. - Springer, 2006. 420 p.
  5. Новак С. Ю. Предельные теоремы и оценки скорости сходимости в теории экстремальных значений: Дис. . . . докт. физ.-мат. наук. - СПб.: ПОМИ РАН, 2014. 230 c.
  6. Markovich N. M. Modeling clusters of extreme values // Extremes, 2013. Vol. 17. No. 1. P. 97-125.
  7. Markovich N. M. Quality assessment of the packet transport of peer-to-peer video traffic in high-speed networks // Perform. Evaluation, 2013. Vol. 70. No. 1. P. 28-44.
  8. Avrachenkov K., Markovich N. M., Sreedharan J. K. Distribution and dependence of extremes in network sampling processes. INRIA Research Report No. 8578, 2014. 25 p. http://arxiv.org/abs/1408.2529.
  9. Голдаева А. А. Тяжелые хвосты, экстремумы и кластеры линейных стохастических рекуррентных последо-вательностей: Дис. . . . канд. физ.-мат. наук. - М.: МГУ, 2014. 94 c.
  10. Голдаева А. А. Равномерная оценка экстремального индекса стохастических рекуррентных последо-вательностей // Вестник Моск. ун-та. Сер. 1. Математика. Механика, 2012. № 2. С. 51-55.
  11. Голдаева А. А. Экстремальные индексы и кластеры в линейных стохастических рекуррентных последо-вательностях // Теория вероятностей и ее применения, 2013. Т. 58. № 4. С. 795-804.
  12. Choi H. Central limit theory and extremes of random fields. - Chapel Hill: University of North Carolina at Chapel Hill, 2002. PhD Diss.
  13. Ferreira H., Pereira L. Howto compute the extremal index of stationary random fields // Stat. Probabil. Lett., 2008. Vol. 78. P. 1301-1304.
  14. Pereira L. The asymptotic location of the maximum of a stationary random field // Stat. Probabil. Lett., 2009. Vol. 79. P. 2166-2169.
  15. Савинов Е. А. Предельная теорема для максимума случайных величин, связанных IT-копулами t-распределения Стьюдента // Теория вероятностей и ее применения, 2014. Т. 59. № 3. С. 594-602.
  16. Лебедев А. В. Максимумы активности в случайных сетях в случае тяжелых хвостов // Проблемы передачи информации, 2008. T. 44. № 2. С. 96-100.
  17. Лебедев А. В. Максимумы активности в безмасштаб- ных случайных сетях с тяжелыми хвостами // Информатика и её применения, 2011. T. 5. Вып. 4. С. 13-16.
  18. Лебедев А. В. Максимумы активности в некоторых моделях информационных сетей со случайными весами и тяжелыми хвостами // Проблемы передачи информации, 2015. Т. 51. № 1. С. 72-81.
  19. Павлов Ю. Л. О предельных распределениях степеней вершин в условных интернет-графах // Дискретная математика, 2009. T. 21. № 3. C. 14-23.
  20. Лери М. М., Чеплюкова И. А. Об одной статистической задаче для случайных графов интернет-типа // Информатика и её применения, 2011. Т. 5. Вып. 3. С. 34-40.
  21. Райгородский А. М. Модели случайных графов и их применения // Труды МФТИ, 2010. Т. 2. № 4. С. 130- 140.
  22. Van der Hofstad R. Random graphs and complex networks. - Eindhoven University of Technology, 2014. Vol. 1. 328 p. http://www.win.tue.nl/ ^rhofstad/NotesRGCN.pdf.
  23. Сенета Е. Правильно меняющиеся функции / Пер. с англ. - М.: Наука, 1985. 144 c. (Seneta E. Regularly varying functions. - Springer, 1976. 116 p.)
  24. Stam A. J. Regular variation of the tail of a subordinated probability distribution//Adv. Appl. Probab., 1973. Vol. 5. P. 308-327.
  25. Лебедев А. В. Общая схема максимумов сумм независимых случайных величин и ее приложения // Математические заметки, 2005. T. 77. № 4. C. 544-550.
  26. Arnold B.C., Villasenor J. A. The tallest man in the world// Statistical theory and applications: Papers in honor of Herbert A. David/Eds. H. N. Nagaraja, P. K. Sen, D. F Morrison. - New York, NY, USA: Springer-Verlag New York, 1996. P 81-88.
  27. Pakes A. G. Extreme order statistics on Galton-Watson trees // Metrika, 1998. Vol. 47. No. 1. P 95-117.
  28. Lebedev A. V. Maxima of random particles scores in Markov branching processes with continuous time // Extremes, 2008. Vol. 11. No. 2. P 203-216.
  29. Лебедев А. В. Максимумы случайных признаков частиц в надкритических ветвящихся процессах // Вестник Моск. ун-та. Сер. 1. Математика. Механика, 2008. №5. С. 3-6.
  30. Лебедев А. В. Многомерные экстремумы случайных признаков частиц в надкритических ветвящихся про-цессах// Теория вероятностей и ее применения, 2012. Т. 57. № 4. С. 788-794.
  31. Лебедев А. В. Асимптотическое поведение экстремумов случайных признаков частиц в ветвящихся процессах с наследственностью // Ярославский педагогический вестник. Сер. Физико-математические и естественные науки, 2010. № 1. С. 7-14.
  32. McNeil A. J., Frey R., Embrechts P. Quantitative risk management. - Princeton University Press, 2005. 538 p.
  33. Nelsen R. An introduction to copulas. - Springer, 2006. 276 p.
  34. Chatzis S. P., Demiris Y. The copula echo state network // Pattern Recogn., 2012. Vol. 45. P 570-577.
  35. Феллер В. Введение в теорию вероятностей и ее приложения / Пер. с англ. - М.: Мир, 1984. Т. 2. 752 c. (Feller W. АП introduction to probability and its applications. - New York, NY, USA: Wiley, 1971. Vol. 2. 668 p.)
  36. Новак С. Ю. О распределении максимума случайного числа случайных величин // Теория вероятностей и ее применения, 1991. Т. 36. № 4. С. 675-681.

ПОРОГОВАЯ СТРАТЕГИЯ ОГРАНИЧЕНИЯ ДОСТУПА К РЕСУРСАМ В СИСТЕМЕ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ M/D/1 С ФУНКЦИЕЙ ШТРАФОВ ЗА НЕСВОЕВРЕМЕННОЕ ОБСЛУЖИВАНИЕ ЗАЯВОК .

  • Я. М. Агаларов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, agglar@yandex.ru

Литература

  1. Floyd S., Jacobson V. Random early detection gateways for congestion avoidance // IEEE/ACM Trans. Network., 1993. Vol. 1. No. 4. P. 397-413.
  2. Welzl M. Network congestion control. - New York, NY, USA: Wiley, 2005. 282 p.
  3. Агаларов Я. М., Соколов И. А. Динамическая стратегия распределения буферной памяти АТМ коммутатора // Информационные технологии и вычислительные системы, 2008. № 3, С. 14-21.
  4. Hong Y, Huang C., Yan J. A comparative study of SIP overload control algorithms network and traffic engineering in emerging distributed computing applications // IGI Global, 2012. 20 p. http://arxiv.org/ftp/ arxiv/ papers/1210/1210.1505.pdf.
  5. Печинкин А. В., Разумчик Р. В. Стационарные характеристики системы M2|G|1|r с гистерезисной политикой управления интенсивностью входящего потока // Информационные процессы, 2013. Т 3. №3. С. 125-140.
  6. Коновалов М. Г. Об одной задаче оптимального управления нагрузкой на сервер // Информатика и её при-менения, 2013. Т. 7. Вып. 4. С. 34-43.
  7. Гришунина Ю. Б. Оптимальное управление очередью в системе M|G|1|to с возможностью ограничения приема заявок // Автоматика и телемеханика, 2015. №3.С. 79-93.
  8. Карлин С. Основы теории случайных процессов / Пер. с англ. - М.: Мир, 1971. 536 с. (Karlin S. A first course in stochastic processes. - New York and London: Academic Press, 1968. 502 p.)
  9. Бочаров П. П., Печинкин А. В. Теория массового обслуживания. - М.: РУДН, 1995. 529 с.
  10. Майн Х., Осаки С. Марковские процессы принятия решений / Пер. с англ. - М.: Наука, 1977. 176 с. (Mine H., Osaki S. Markovian decision processes. - New York, NY, USA: American Elsevier Publishing Co., 1970. 142 p.)

ПОЖАР НА КОНФИГУРАЦИОННОМ ГРАФЕ СО СЛУЧАЙНЫМИ ПЕРЕХОДАМИ ОГНЯ ПО РЕБРАМ .

  • М. М. Лери  Институт прикладных математических исследований КарНЦ РАН, leri@krc.karelia.ru

Литература

  1. Cohen R., Erez K., Ben-Avraham D., Havlin S. Resilience of the Internet to randombreakdowns // Phys. Rev. Lett., 2000. Vol. 85. P. 4626–4628.
  2. Bollobas B., Riordan O. Robustness and vulnerability of scale-free random graphs // Internet Math., 2004. Vol. 1. No. 1. P. 1–35.
  3. Durrett R. Random graph dynamics. — Cambridge: Cambridge University Press, 2007. 221 p.
  4. Hofstad R. Random graphs and complex networks. — Eindhoven: Eindhoven University of Technology, 2011. 363 p.
  5. Drossel B., Schwabl F. Self-organized critical forest-fire model // Phys. Rev. Lett., 1992. Vol. 69. P. 1629–1632.
  6. Bertoin J. Burning cars in a parking lot // Commun.Math. Phys., 2011. Vol. 306. P. 261–290.
  7. Bertoin J. Fires on trees // Annales de l’Institut Henri Poincare Probabilites et Statistiques, 2012. Vol. 48. No. 4. P. 909–921.
  8. Arinaminparty N., Kapadia S., May R. Size and complexity model financial systems // Proc. Natl. Acad. Sci. USA, 2012. Vol. 109. P. 18338–18343.
  9. Лери М.М., Павлов Ю.Л. Лесной пожар на случайном графе со сгораемыми ребрами // Ученые записки ПетрГУ. Сер. Естественные и технические науки, 2013.№2(131). С. 96–99.
  10. Leri M., Pavlov Yu. Power-law graphs robustness and forest fires // Computer Data Analysis and Modeling: Theoretical and Applied Stochastics: 10th Conference (International) Proceedings.—Minsk, 2013. Vol. 1. P. 74–77.
  11. Leri M., Pavlov Yu. Power-law random graphs’ robustness: Link saving and forest firemodel // Austrian J. Stat., 2014. Vol. 43. No. 4. P. 229–236.
  12. Bollobas B. A. A probabilistic proof of an asymptotic formula for the number of labelled regular graphs // / Eur. J. Combust., 1980. Vol. 1. P. 311–316.
  13. Faloutsos C., Faloutsos P., Faloutsos M. On power-law relationships of the Internet topology // Comp. Comm. Rev., 1999. Vol. 29. P. 251–262.
  14. Reittu H., Norros I.On the power-law random graph model of massive data networks // Perform. Evaluation, 2004. Vol. 55. P. 3–23.
  15. Tangmunarunkit H., Govindan R., Jamin S., Shenker S., Willinger W. Network topology generators: Degree-based vs. structural // SIGCOMM’02 Proceedings. — Pittsburgh, USA, 2002. P. 147–159.
  16. Matsumoto M., Nishimura T. Mersenne twister: A 623- dimensionally equidistributed uniform pseudorandom number generator //ACMTrans.Model.Comput.Simul., 1998. Vol. 8. No. 1. P. 3–30.
  17. Leri M., Pavlov Yu. Forest fire models on configuration random graphs // 3rd Russian–Finnish Symposium on Discrete Mathematics: Extended Abstracts. — Petrozavodsk: Karelian Research Centre RAS, 2014. P. 68–70.

АСИМПТОТИЧЕСКИЕ РАЗЛОЖЕНИЯ ВЫСОКОГО ПОРЯДКА ДЛЯ НЕСМЕЩЕННЫХ ОЦЕНОК И ИХ ДИСПЕРСИЙ В МОДЕЛИ ОДНОПАРАМЕТРИЧЕСКОГО ЭКСПОНЕНЦИАЛЬНОГО СЕМЕЙСТВА .

  • В. В. Чичагов  Пермский государственный национальный исследовательский университет, chichagov@psu.ru

Литература

  1. Воинов В. Г., Никулин М. С. Несмещенные оценки и их применения. - М.: Наука, 1989. 440 с.
  2. Portnoy S. Asymptotic efficiency of minimum variance unbiased estimators // Ann. Stat., 1977. Vol. 5. No. 3. P. 522-529.
  3. Lopez-BlazquezF., Salamanca-Mino B. Limit distribution of unbiased estimators in natural exponential families // Statistics, 2002. Vol. 14. No. 4. P. 329-338.
  4. Blazquez F. L., Rubio D. G. Unbiased estimation in the multivariate natural exponential family with simple quadratic variance function//J. Multivariate Anal., 2003. Vol. 86. P. 1-13.
  5. Morris C. N. Natural exponential families with quadratic variance functions // Ann. Stat., 1982. Vol. 10. No. 1. P. 65-80.
  6. Hwang T.-Y, Hu C.-Y. More comparisons of MLE with UMVUE for exponential families // Ann. Inst. Statist. Math., 1990. Vol. 42. P 65-75.
  7. Чичагов В. В. Об асимптотическом поведении несмещенных оценок вероятностей для решетчатых распределений, достаточной статистикой которых является среднее // Статистические методы оценивания и проверки гипотез: Межвуз. сб. науч. тр. - Пермь: ПГУ, 2002. C. 106-120.
  8. Chichagov V. V. Concerning asymptotic normality of a class of unbiased estimators in the case of absolutely continuous distributions. Statistical methods of estimation and testing of hypotheses // J. Math. Sci., 2004. Vol. 119. No. 3.P 336-341.
  9. Петров В. В. Суммы независимых случайных величин. - М.: Наука, 1972. 416 с.
  10. Барндорф-Нильсен О., Кокс Д. Асимптотические методы в математической статистике / Пер. с англ. - М.: Мир, 1999. 255 с. (Barndorff-Nielsen O. E, CoxD. R. Asymptotic techniques for use in statistics. - London: Chapman and Hall, 1989. 252 p.)
  11. Лумельский Я. П., Сапожников П.Н. Несмещенные оценки для плотностей распределений // Теория вероятностей и ее применение, 1969. T. 14. № 2. С. 372- 380.
  12. Чичагов В. В. Стохастические разложения несмещенных оценок в случае однопараметрического экспо-ненциального семейства // Информатика и её применения, 2008. Т. 2. Вып. 2. С. 62-70.
  13. Чичагов В. В. О несмещенной оценке вероятности P(X < Y) в модели нагрузка-прочность // Теория вероятностей и ее приложения: Тезисы докл. Между- нар. конф., посвященной 100-летию со дня рождения Б. В. Гнеденко. - М.: ЛЕНАНД, 2012. С. 264.
  14. Chichagov V. Asymptotic of the mean absolute error of UNVUE and MLE in the case of one-parameter exponential family lattice distributions // 31st Seminar (International) on Stability Problems for Stochastic Models: Book of abstracts. - Moscow: IPI RAN, 2013. P 13-15.
  15. J0rgensen B. The theory of dispersion models. - London: Chapman & Hall, 1997. 256 p.
  16. Brown L. D. Fundamentals of statistical exponential families with applications in statistical decision theory // Lecture notes - monograph ser. - Hayward, CA, USA: Institute of Mathematical Statistics, 1986. Vol. 9. 284 p.
  17. Петров В. В. Предельные теоремы для сумм независимых случайных величин. - М.: Наука, 1987. 320 с.

РЕАЛИЗУЕМОСТЬ ВЕРОЯТНОСТНЫХ РЕАКЦИЙ КОНЕЧНЫМИ ВЕРОЯТНОСТНЫМИ АВТОМАТАМИ .

  • А. М. Миронов  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, amijronov66@gmail.com

Литература

  1. Rabin M. O. Probabilistic automata // Information Control, 1963. Vol. 6. No. 3. P 230-245.
  2. Хопкрофт Д., Мотвани Р., Ульман Дж. Введение в теорию автоматов, языков и вычислений / Пер. с англ. - М.: Вильямс, 2002. 528 с. (Hopcroft J. E, Motwani R., Ullman J. D. 2006. Introduction to automata theory, languages, and computation. - 3rd ed. - Pearson. 750 p.)
  3. Кемени Дж., Снелл Дж. Конечные цепи Маркова / Пер. с англ. - М.: Наука, 1970. 274 c. (Kemeny J. G., Snell J.L. 1976. Finite Markov chains. - New York - Berlin - Heidelberg - Tokyo: Springer-Verlag. 225 p.)
  4. Carfyle J. W. Reduced forms for stochastic sequential machines//J. Math. Anal. Appl., 1963. Vol. 7. No. 2. P. 167- 175.
  5. Бухараев Р. Г. Некоторые эквивалентности в теории вероятностных автоматов // Ученые записки Казанного университета, 1964. Т 124. № 2. C. 45-65.
  6. Starke P. H. Theorie stochastischen Automaten // Elektronische Informationsverarbeitung und Kybernetik, 1965. Vol. 1. No. 2. P. 5-32.
  7. Paz A. Introduction to probabilistic automata. - New York, NY, USA: Academic Press, 1971. 228 p.
  8. Бухараев Р. Г. Основы теории вероятностных автоматов. - М.: Наука, 1985. 288 c.
  9. Segala R., Lynch N. A. Probabilistic simulations for probabilistic processes // Nordic J. Computing, 1995. Vol. 2. No. 2. P. 250-273.
  10. Stoelinga M. An introduction to probabilistic automata // Bull. Eur. Assoc. Theor. Comput. Sci., 2002. Vol. 78. P. 176-198.
  11. Sokolova A., de Vink E. P. Probabilistic automata: System types, parallel composition and comparison // Validation of stochastic systems - a guide to current research / Eds. Ch. Baier, B. R. Haverkort, H. Hermanns, J.-P. Katoen, M. Siegle. - Lecture notes in computer science ser. - Springer, 2004. Vol. 2925. P. 1-43.
  12. Rabiner L. R. A tutorial on hidden Markov models and selected applications in speech recognition // Proc. IEEE, 1989. Vol. 77. No. 2. P. 257-286.
  13. Darwiche А. Modeling and reasoning with Bayesian net-works. - Cambridge: Cambridge University Press, 2009. 562 p.
  14. Koller D., Friedman N. Probabilistic graphical models. Principles and techniques. - Massachusetts: MIT Press, 2009. 1280 p.
  15. Handbook of Markov decision processes/Eds. E.A. Fein- berg, A. Shwartz. - Boston, MA, USA: Kluwer, 2002. 562 p.
  16. Wu S.-H., Smolka S.A., Stark E. W. Composition and behaviors of probabilistic I/O automata // Theor. Comput. Sci., 1997. Vol. 176. P. 1-38.
  17. Delahaye B., Katoen J.-P., Larsen K. G., Legay A., Pedersen M. L, Sher F, Wasowski A. Abstract probabilistic automata // Inform. Comput., 2013. Vol. 232. P 66- 116.
  18. Kudlek M. Probability in Petri nets//Fund. Inform., 2005. Vol. 67. No. 1. P. 121-130.
  19. Liu Y., Miao H., Zeng H., Li Z. Probabilistic Petri net and its logical semantics // 9th Conference (International) on Software Engineering Research, Management and Applications Proceedings. - Baltimore: IEEE Computer Society, 2011. P 73-78.
  20. EisentrautC., Hermanns H., Zhang L. On probabilistic automata in continuous time // 25th Annual IEEE Symposium on Logic in Computer Science (LICS) Proceedings, 2010. P. 342-351.
  21. Jonsson B., Larsen K.G., Yi W. Probabilistic extensions of process algebras // Handbook of process algebras. - North Holland: Elsevier, 2001. P. 685-710. 2
  22. Homuth H. H. A type of stochastic automation applicable to the communication channel //Angewandte Informatik, 1971. No. 8. P. 362-372.
  23. Бухараев Р. Г. Теория абстрактных вероятностных автоматов // Проблемы кибернетики, 1975. Вып. 30. C. 147-198.
  24. Мур Э. Ф. Умозрительные эксперименты с последовательностными машинами //Автоматы. - М.: ИЛ, 1956. C. 179-210.
  25. Бухараев Р.Г. Сети вероятностных процессоров // Математические вопросы кибернетики, 2007. Вып. 16. С. 57-72. 2
  26. Mateus P., Qiu D., Li L. On the complexity of minimizing probabilistic and quantum automata // Inform. Comput., 2012. Vol. 218. P. 36-53.
  27. Миронов А. М., Френкель С. Л. Минимизация вероятностных моделей программ // Фундаментальная и прикладная математика, 2014. Т. 19. Вып. 1. C. 121- 163. 28. KieferS., WachterB. Stability and complexity of minimising probabilistic automata // Automata, languages, and programming / Eds. J. Esparza, P Fraigniaud, Th. Hus- feldt, E. Koutsoupias. - Lecture notes in computer science ser. - Springer, 2014. Vol. 8573. P. 268-279.

ССЫЛОЧНАЯ ЦЕЛОСТНОСТЬ ДАННЫХ В КОРПОРАТИВНЫХ ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ .

  • В. С. Зыкин  Омский государственный технический университет, vszykin@omgtu.ru

Литература

  1. Gomez-Lopez M. T., Gasca R. M., PerezAlvarez J. M. Compliance validation and diagnosis of business data constraints in business processes// Inform. Syst., 2015. Vol. 48. P. 26-43.
  2. Visser J. Coupled transformation of schemas, documents, queries, and constraints // Electronic Notes in Theoretical Computer Sci., 2008. Vol. 200. Iss. 3. P. 3-23.
  3. Casanova M., Fagin R., Papadimitriou C. Inclusion dependencies and their interaction with functional // J. Comp. Syst. Sci., 1984. Vol. 28. Iss. 1. P. 29-59.
  4. Missaoui R., Godin R. The implication problem for inclusion dependencies: A graph approach // SIGMOD Record, 1990. Vol. 19. Iss. 1. P. 36-40.
  5. Levene M., Vincent M. W. Justification for inclusion dependency normal form // IEEE Trans. Knowledge Data Eng., 2000. Vol. 12. Iss. 2. P. 281-291.
  6. Ульман Дж. Основы систем баз данных. - М.: Финансы и статистика, 1983. 334 с.
  7. Мейер Д. Теория реляционных баз данных / Пер. с англ. - М.: Мир, 1987. 608 с. (Maier D. The theory of relational databases. - Computer Science Press, 1983. 656 p.)
  8. Garmany J., Walker J., Clark T. Logical database design principles. - New York, NY, USA: Auerbach Publications, 2005. 200 p.
  9. Beeri C., Fagin R., Maier D., Yannakakis M. On the desirability of acyclic database schemes //ACM, 1983. Vol. 30. Iss. 3. P. 479-513.

ПРОЦЕССЫ ЦЕЛЕНАПРАВЛЕННОЙ ГЕНЕРАЦИИ И РАЗВИТИЯ КРОСС-ЯЗЫКОВЫХ ЭКСПЕРТНЫХ ЗНАНИЙ: СЕМИОТИЧЕСКИЕ ОСНОВАНИЯ МОДЕЛИРОВАНИЯ .

  • И. М. Зацман  Институт проблем информатики Федерального исследовательского центра "Информатика и управление" Российской академии наук, izjpi@a 170.ipi.ac.ru

Литература

  1. Nonaka I. The knowledge-creating company // Harvard Bus. Rev, 1991. Vol. 69. No. 6. P. 96-104.
  2. Nonaka I. A dynamic theory of organizational knowledge creation// Organ. Sci., 1994. Vol. 5. No. 1. P 14-37.
  3. Wierzbicki A. P., Nakamori Y. Basic dimensions of creative space // Creative space: Models of creative processes for knowledge civilization age / Eds. A. P. Wierzbicki, Y. Nakamori. - Berlin-Heidelberg: Springer Verlag, 2006. P. 59-90.
  4. Wierzbicki A. P., Nakamori Y. Knowledge sciences: Some new developments // Zeitschrift fur Betriebswirtschaft, 2007. Vol. 77. No. 3. P 271-295.
  5. Wierzbicki A. P., Nakamori Y. The importance of multimedia principle and emergence principle for the knowledge civilisation age // J. Syst. Sci. Syst. Eng., 2008. Vol. 17. No. 3.P 297-318.
  6. Nakamori Y. Methodology for knowledge synthesis // Cutting-edge research topics on multiple criteria decision making / Eds. Y. Shi, S. Wang, Y. Peng, J. Li, Y. Zeng. - Communications in computer and information science ser. - Berlin: Springer, 2009. Vol. 35. P 311-317.
  7. Knowledge science - modeling the knowledge creation process / Ed. Y. Nakamori. - London - New York: CRC Press, 2011. 177 p.
  8. Nakamori Y. Knowledge and systems science - enabling systemic knowledge synthesis. - London-New York: CRC Press, 2013. 234 p.
  9. Zatsman I., Buntman P. Theoretical framework and denotatum-based models of knowledge creation for mon-itoring and evaluating R&D program implementation // Int. J. Softw. Sci. Comput. Intell., 2013. Vol. 5. No. 1. P. 15-31.
  10. Зацман И. М. Построение системы терминов информационно-компьютерной науки: проблемно-ориентированный подход // Теория и практика общественной научной информации. -М.: ИНИОНРАН, 2013. Вып. 21. С. 120-159.
  11. Зацман И. М. Таблица интерфейсов информатики как информационно-компьютерной науки // Науч.-тех- нич. информация. Сер. 1: Организация и методика информационной работы, 2014. № 11. С. 1-15.
  12. Зацман И. М. Информационно-компьютерная наука: технологические предпосылки становления // Ин-формационные технологии, 2014. №3. С. 3-12.
  13. Успенский В. А. К публикации статьи Г. Фреге "Смысл и денотат" // Семиотика и информатика, 1997. Вып. 35. С. 351-352.
  14. Фреге Г. Смысл и денотат // Семиотика и информатика, 1997. Вып. 35. С. 352-379.
  15. Фреге Г. Понятие и вещь // Семиотика и информатика, 1997. Вып. 35. С. 380-396.
  16. Зацман И. М. Семиотическая модель взаимосвязей концептов, информационных объектов и компьютерных кодов // Информатика и её применения, 2009. Т. 3. Вып. 2. С. 65-81.
  17. A framework of information system concepts (Web edition): The FRISCO Report. - IFIP, 1998. http://www.mathematik.uni-marburg.de/~hesse/ papers/fri-full.pdf.
  18. Hesse W, Verrijn-Stuart A. A. Towards a theory of infor-mation systems: The FRISCO approach // Information modelling and knowledge bases XII / Eds. H. Kangassalo, H. Jaakkola, E. Kawaguchi. - Amsterdam: IOS Press, 2001. P. 81-91.
  19. Eco U. A theory of semiotics. - Bloomington: Indiana University Press, 1976. 356 p.
  20. Пирс Ч. Логические основания теории знаков / Пер. с англ. - СПб.: Алетейя, 2000. 352 с.
  21. Василюк Ф. Е. Структура образа // Вопросы психологии, 1993. №5. С. 5-19.
  22. Зацман И. М. Нестационарная семиотическая модель компьютерного кодирования концептов, информационных объектов и денотатов // Информатика и её применения, 2009. Т. 3. Вып. 4. С. 87-101.
  23. Зацман И. М., Бунтман П. С. Проектирование индикаторов мониторинга в сфере науки: теоретические основания и модели // Онтология проектирования, 2014. №3(13). С. 32-51.
  24. Zatsman I., Buntman N, Kruzhkov M., Nuriev V., Zalizniak Anna A. Conceptual framework for development of computer technology supporting cross-linguistic knowledge discovery // 15th European Conference on Knowledge Management Proceedings. - Reading: Academic Publishing International Ltd., 2014. Vol. 3. P. 1063-1071.
  25. Zatsman I., Buntman N. Outlining goals for discovering new knowledge and computerised tracing of emerging meanings discovery // 16th European Conference on Knowledge Management Proceedings. - Reading: Academic Publishing International Ltd., 2015. P 851-860.
  26. Баарс Б., Гейдж Н. Мозг, познание, разум: введение в когнитивные нейронауки / Пер. с англ. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. Ч. 1. 544 с.; Ч. 2. 464 с. (Baars B., Gage N. Cognition, brain, and consciousness: Introduction to cognitive neuroscience. - Burlington, MA, USA: Academic Press/Elsevier, 2010. 677 p.)
  27. Секерина И. А. Метод вызванных потенциалов мозга в экспериментальной психолингвистике // Вопросы языкознания, 2006. № 3. С. 22-45.
  28. De Charms R. C. Applications of real-time fMRI // Nat. Rev. Neurosci., 2008. Vol. 9. No. 9. P 720-729.
  29. Kumaran D., Summereld J. J., Hassabis D., Maguire E.A. Tracking the emergence of conceptual knowledge during human decision-making // Neuron, 2009. Vol. 63. No. 6. P. 889-901.
  30. Зализняк А. А., Зацман И. М., Инькова О.Ю., Кружков М. Г. Надкорпусные базы данных как лингвистический ресурс // Корпусная лингвистика-2015: Тр. 7-й Междунар. конф. - СПб.: СПбГУ, 2015. С. 211- 218.
  31. Кружков М. Г. Информационные ресурсы контрастивных лингвистических исследований: электронные корпуса текстов // Системы и средства информатики, 2015. Т. 25. Вып. 2. С. 140-159.
  32. Loiseau S., Sitchinava D. V., Zalizniak Anna A., Zatsman I.M. Information technologies for creating the database of equivalent verbal forms in the Russian-French multivariant parallel corpus // Информатика и её применения, 2013. Т. 7. №2. С. 100-109.
  33. KruzhkovM. G., Buntman N. V., LoshchilovaE. Ju., Sitchinava D. V., Zalizniak Anna A., Zatsman I. M. Adatabase of Russian verbal forms and their French translation equiv-alents // Компьютерная лингвистика и интеллекту-альные технологии: По мат-лам ежегодной Междунар. конф. "Диалог". - М.: РГГУ, 2014. Вып. 13(20). С. 284-297.
  34. Бунтман Н. В., Зализняк Анна A., Зацман И. M., Кружков М. Г., Лощилова Е. Ю., Сичинава Д. В. Информационные технологии корпусных исследований: принципы построения кросслингвистических баз данных // Информатика и её применения, 2014. Т. 8. Вып. 2. С. 98-110.
  35. Гак В. Г. Русский язык в сопоставлении с французским. - М.: УРСС, 2006. 264 с.
  36. Kouznetsova I. N. Grammaire contrastive du francais et du russe. - Moscow: Nestor Academic Publs., 2009. 272 p.
  37. Зализняк Анна А. Лингвоспецифичные единицы русского языка в свете контрастивного корпусного анализа // Компьютерная лингвистика и интеллектуальные технологии: По мат-лам ежегодной Междунар. конф. "Диалог". - М.: РГГУ, 2015. Вып. 14(21). Т. 1. С. 683-695.

ВЛИЯНИЕ МОРФОЛОГИЧЕСКИХ ОПЕРАЦИЙ НА РАСПОЗНАВАНИЕ ФИГУРЫ ДВИЖУЩЕГОСЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ПОТОКУ ИЗОБРАЖЕНИЙ .

  • М. О. Абрамов  Национальный исследовательский Томский государственный университет, maxim_amo@mail.ru
  • М. Ю. Катаев  Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники; Юргинский технологический институт (филиал) Национального исследовательского Томского политехнического университета, kataev.m@sibmail.com

Литература

  1. Грузман И. С., Киричук В. С., Косых В. П., Перетя- гин Г. И., Спектор А. А. Цифровая обработка изображений в информационных системах. - Новосибирск: НГТУ, 2002. 352 с.
  2. Форсайт А., Понс Дж. Компьютерное зрение. Современный подход. - М.: Вильямс, 2004. 928 с.
  3. Яне Б. Цифровая обработка изображений / Пер. с англ. - М.: Техносфера, 2007. 584 с.
  4. Гонсалес Р., Вудс P., Эддинс C. Цифровая обработка изображений в среде MATLAB. - М.: Техносфера, 2006. 616 с. (Jane B. Digital image processing. - 6th ed. - Berlin: Springer, 2005. 608 p.)
  5. Красильников Н. Н. Цифровая обработка 2D- и 3D- изображений. - СПб.: БХВ-Петербург, 2011. 608 с.
  6. Захаров Р. К. Методы повышения качества изображений в задачах распознавания // Современные научные исследования и инновации, 2012. № 8. С. 9-10.
  7. Катаева Н.Г., Катаев М. Ю., Чистякова В. А. Автоматизированная оценка степени нарушения ходьбы после инсульта // Медицинская техника, 2012. № 1. С. 40-43.
  8. Катаев М. Ю., Катаева Н. Г., Катаев С. Г., Абрамов М. О., Чистякова В. А. Определение и анализ двигательной активности постинсультного пациента по видеопотоку // Бюллетень сибирской медицины, 2014. Т. 13. №5. С. 36-41.
  9. Абрамов М. О., Катаев М. Ю. Влияние методов предобработки на восстановление фигуры движущегося человека из потока изображений // Докл. ТУСУР, 2014. №4(33). С. 65-69.
  10. Бойко И. А., Гурьянов Р. А. Распознавание объектов на основе видеосигнала, полученного с камеры, установленной на подвижной платформе // Молодой ученый, 2013. № 6. С. 34-36.
  11. Огнев И. В., Сидорова Н.А. Обработка изображений методами математической морфологии в ассоциативной осцилляторной среде // Известия вузов. Поволжский регион. Технические науки, 2007. № 4. С. 87-97.
  12. Burger W., Burge M. J. Digital image processing: An algorithmic introduction using Java. - New York, NY, USA: Springer Science & Business Media, 2007. 566 p.
  13. Najman L. Mathematical morphology: From theory to applications. - London: Wiley, 2010. 520 p.
  14. Kaew Trakulpong P., Bowden R. An improved adaptive background mixture model for real-time tracking with shadow detection // Computer Vision and Distributed Processing: 2nd European Workshop on Advanced Video-based Surveillance Systems, AVBS01, Proceedings. - Kingston: Kluwer Academic Publs., 2002. P. 135-144.






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