ИВМ СО РАН ПоискEnglish
Структура института
об отделе
проекты
сотрудники
публикации
институт
исследования
ссылки
библиотека
конкурсы
документы
адреса и телефоны
метеостанция
 

Отдел Прикладной информатики

Список публикаций за 2019 год (43)

2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 2013 2012 2011 2010 2009 2008 2007 2006 2005 2004 2003 2002 2001 2000 1999 1998 1997 1996 1995 1994 1993 1992 1991 1987 
  • Исаева О. С., Ноженкова Л. Ф., Колдырев А. Ю. Интеллектуальный анализ испытаний бортовой аппаратуры космического аппарата // Вычислительные технологии. — 2019. — Т. 24, № 3. — С. 59-74. — DOI: 10.25743/ICT.2019.24.3.005.
  • Isaeva O., Nozhenkova L. Spacecraft onboard equipment testing automation technology on the basis of simulation model // IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. — 2019. — V. 537, № 3. — Art. no. 32067. — DOI: 10.1088/1757–899X/537/3/032067.
  • Isaeva O., Nozhenkova L., Koldyrev A. Yu. Methods of test procedures' generation on the basis of simulation model's knowledge base // Proceedings of the 2018 International Conference on Mathematics, Modeling, Simulation and Statistics Application (MMSSA 2018). — 2019. — Vol.164. — P. 32-35. DOI 10.2991/mmssa-18.2019.8
  • Lapko A. V., Lapko V. A. A technique for testing hypotheses for distributions of multidimensional spectral data using a nonparametric pattern recognition algorithm // Computer Optics. — 2019. — V. 43, № 2. — P. 238–244. — DOI: 10.18287/2412–6179-2019-43-2-238–244.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Discretization Method for the Range of Values of a Multi-Dimensional Random Variable // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 1. — P. 16-22. — DOI: 10.1007/s11018–019-01579-0.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Fast Algorithm for Choosing Blur Coefficients in Multidimensional Kernel Probability Density Estimates // Measurement Techniques. — 2019. — V. 61, № 10. — P. 979–986. — DOI: 10.1007/s11018–019-01536-x.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Fast Selection of Blur Coefficients in a Multidimensional Nonparametric Pattern Recognition Algorithm // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 8. — P. 665–672. — DOI: 10.1007/s11018–019-01676-0.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Method of Fast Bandwidth Selection in a Nonparametric Classifier Corresponding to the Posteriori Probability Maximum Criterion // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. — 2019. — V. 55, № 6. — P. 597–605. — DOI: 10.3103/S8756699019060104.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Methods for Rapid Selection of Kernel Function Blur Coefficients in a Nonparametric Pattern Recognition Algorithm // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 4. — P. 300–306. — DOI: 10.1007/s11018–019-01621-1.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Nonparametric Estimation of the Quadratic Functional of a Multimodal Probability Density // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 9. — P. 769–775. — DOI: 10.1007/s11018–019-01693-z.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Selection of the Blur Coefficient for Probability Density Kernel Estimates Under Conditions of Large Samples // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 5. — P. 383–389. — DOI: 10.1007/s11018–019-01634-w.
  • Lapko A. V., Lapko V. A., Im S. T., Tuboltsev V. P., Avdeenok V. A. Nonparametric Algorithm of Identification of Classes Corresponding to Single-mode Fragments of the Probability Density of Multidimensional Random Variables // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. — 2019. — V. 55, № 3. — P. 230–236. — DOI: 10.3103/S8756699019030038.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Dependence Between Histogram Parameters and the Kernel Estimate of a Unimodal Probability Density // Measurement Techniques. — 2019. — V. 62, № 9. — P. 747–753. — DOI: 10.1007/s11018–019-01690-2.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Method of sampling the range of values of a multidimensional random variable // Измерительная техника. — 2019. — V. 1. — P. 16-20. — DOI: 10.32446/0368–1052it.2019-1–16–20.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Быстрый выбор коэффициентов размытости в многомерном непараметрическом алгоритме распознавания образов // Измерительная техника. — 2019. — Т. 8. — С. 8-13. — DOI: 10.32446/0368–1025it.2019-8-8-13.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Выбор коэффициента размытости ядерных оценок плотности вероятности в условиях больших выборок // Измерительная техника. — 2019. — Т. 5. — С. 3-6. — DOI: 10.32446/0368–1025it.2019-5-3-6.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Зависимости между параметрами гистограммы и ядерной оценки плотности вероятности многомерной случайной величины // Измерительная техника. — 2019. — Т. 11. — С. 18-23. — DOI: 10.32446/0368–1025it.2019–11–18-23.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Зависимость между параметрами гистограммы и ядерной оценки одномодальной плотности вероятности // Измерительная техника. — 2019. — Т. 9. — С. 3-8. — DOI: 10.32446/0368–1025it.2019-9-3-8.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Методика быстрого выбора коэффициентов размытости ядерных функций в непараметрическом алгоритме распознавания образов // Измерительная техника. — 2019. — Т. 4. — С. 4-8. — DOI: 10.32446/0368–1025it.2019-4-4-8.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Cвойства непараметрической оценки многомерной решающей функции в алгоритме распознавания образов, соответствующего критерию максимума апостериорной вероятности // Информатика и системы управления. — 2019. — Т. 60, № 2. — С. 99–107. — DOI: 10.22250/isu.2019.60.99–107.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Информационная система оценивания состояний природных объектов по данным дистанционного зондирования на основе непараметрических алгоритмов принятия решений // Информатика и системы управления. — 2019. — Т. 59, № 1. — С. 106–117. — DOI: 10.22250/isu.2019.59.106–117.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Методика быстрого выбора коэффициентов размытости в непараметрическом классификаторе, соответствующем критерию максимума апостериорной вероятности // Автометрия. — 2019. — Т. 55, № 6. — С. 76-86. — DOI: 10.15372/AUT20190610.
  • Лапко А. В., Лапко В. А. Непараметрическое оценивание квадратического функционала многомодальной плотности вероятности // Метрология (приложение журнала «Измерительная техника»). — 2019. — № 3. — С. 17-29. — DOI: 10.32446/0132–4713.2019-3–17–29.
  • Лапко А. В., Лапко В. А., Им С. Т., Тубольцев В. П., Авдеенок В. Л. Непараметрический алгоритм выделения классов, соответствующих одномодальным фрагментам плотности вероятности многомерных случайных величин // Автометрия. — 2019. — Т. 55, № 3. — С. 22-30. — DOI: 10.15372/AUT20190303.
  • Лапко А. В., Лапко В. А., Им С. Т., Тубольцев В. П., Авдеенок В. Л., Бахтина А. В. Программные средства реализации непараметрического алгоритма автоматической классификации статистических данных большого объема // Информатика и системы управления. — 2019. — Т. 61, № 3. — С. 81-87. — DOI: 10.22250/isu.2019.61.81-87.
  • Lapko A. V., Lapko V. A. Method of Fast Bandwidth Selection in a Nonparametric Classifier Corresponding to the a Posteriori Probability Maximum Criterion // Optoelectronics, Instrumentation and Data Processing. — 2019. — Vol.55, № 6. — P. 597–605. DOI 10.3103/S8756699019060104
  • Morozov R. V. A fire safety control system of educational institutions // Journal of Physics: Conference Series. — 2019. — V. 1399, № 3. — Art. no. 33065. — DOI: 10.1088/1742–6596/1399/3/033065.
  • Nicheporchuk V. V., Penkova T. G., Gryazin I. V. Structuring the information resources for intelligent ecosystem monitoring system based on camera traps // 2019 42nd International Convention on Information and Communication Technology, Electronics and Microelectronics, MIPRO 2019 — Proceedings. — 2019. — P. 1244–1249. — DOI: 10.23919/MIPRO.2019.8757137.
  • Metus A. M., Penkova T. G. Integral analytical estimation of the natural and anthropogenic territory safety of Krasnoyarsk region [Интегральное аналитическое оценивание состояния природно-техногенной безопасности территорий Красноярского края] // CEUR Workshop Proceedings. — 2019. — V. 2534. — P. 406–412.
  • Penkova T., Korobko A. Investigation of the Hydraulic Unit Operation Features Based on Vibration System Data Mining // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2019. — V. 11619 LNCS. — P. 434–446. — DOI: 10.1007/978-3-030–24289-3_32.
  • Penkova T., Metus A. Method of Comprehensive Estimation of Natural and Anthropogenic Territory Safety in the Case of Krasnoyarsk Region // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2019. — V. 11619 LNCS. — P. 421–433. — DOI: 10.1007/978-3-030–24289-3_31.
  • Ничепорчук В. В., Пенькова Т. Г. Комплексный анализ факторов территориальных рисков для оценивания и управления природно-техногенной безопасностью // Проблемы анализа риска. — 2019. — Т. 19, № 4. — С. 64-74. — DOI: 10.32686/1812–5220-2019-16-4–64–74.
  • Metus A. M., Penkova T. G. Integral analytical estimation of the natural and anthropogenic territory safety of Krasnoyarsk region // CEUR Workshop Proceedings: Spatial Data Processing for Monitoring of Natural and Anthropogenic Processes (SDM-2019). — 2019. — Vol.2534. — P. 406–412.
  • Грязин И. В., Ничепорчук В. В. Предварительный анализ угроз биологическому разнообразию в природном парке «Ергаки» // Проблемы безопасности и чрезвычайных ситуаций. — 2019. — № 2. — С. 92–101.
  • Ничепорчук В. В., Ноженков А. И. Технология ситуационного моделирования опасных ситуаций для информационной поддержки управления безопасностью территорий // Информатизация и связь. — 2019. — № 4. — С. 76-82. — DOI: 10.34219/2078–8320-2019-10-4–76–82.
  • Nicheporchuk V. V., Nozhenkov A. I. Emergencies situational modeling technology for territorial management support // Procedia Structural Integrity: 1st International conference on integrity and lifetime in extreme environment (ILEE-2019). — 2019. — Vol.20. — P. 248–253. DOI 10.1016/j.prostr.2019.12.147
  • Korobko A. V., Korobko A. A. Matching disparate dimensions for analytical integration of heterogeneous data sources // 11th International Conference on Management of Digital EcoSystems, MEDES 2019. — 2019. — P. 66-72. — DOI: 10.1145/3297662.3365809.
  • Korobko A. V., Metus A. The Analytical Object Model as a Base of Heterogeneous Data Integration // Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). — 2019. — V. 11964 LNCS. — P. 106–115. — DOI: 10.1007/978-3-030–37487-7_9.
  • Korobko A. V., Korobko A. A. Constructing the analytical model for specialized model-driven system of scientific data consolidation // CEUR Workshop Proceedings. — 2019. — V. 2534. — P. 377–383.
  • Пахомова К. И., Коробко А. В. Применение анализа формальных понятий для интеллектуальной поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2019. — № 4. — С. 37-46. — DOI: 10.14357/20718594190405.
  • Korobko A. V., Korobko A. A. Constructing an Analytical Model for a Specialized Model-driven System of Scientific Data Consolidation // CEUR Workshop Proceedings: Workshop Proceedings of Data Analysis Technologies with Applications (SibDATA-2020). — 2019. — Vol.2534. — P. 377–383.
  • Пахомова К. И., Коробко А. В. Применение анализа формальных понятий для интеллектуальной поддержки принятия решений // Искусственный интеллект и принятие решений. — 2019. — № 4. — С. 37-46.
  • Исаева О. С., Колдырев А. Ю. Алгоритмы анализа испытаний командно-программного управления бортовой аппаратурой космического аппарата // Информатика и системы управления. — 2019. — Т. 1, № 59. — С. 46-57. — DOI: 10.22250/isu.2019.59.46-57.
Webmaster