Выпуски сериальных изданий

Автоматика и телемеханика. 2022 № 10

Содержание:   - Статьи за последние 2 года ( 14 )   Источник:   - Описание сериального издания ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Сокращ. название Автомат. и телемех. Название Автоматика и телемеханика Год 2022 Номер 10 Обозн. материала носителя электронное издание online Канал поступления Удаленный доступ. Эл. регистрация Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Постоянная ссылка (КСИ) 7 Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022

Статьи за последние 2 года

АНАЛИЗ СВОЙСТВ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ОБУЧЕНИЯ С ЭКСПЕРТОМ / Базарова А. И., Грабовой А. В., Стрижов В. В. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 47-59.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 3 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944199 Название АНАЛИЗ СВОЙСТВ ВЕРОЯТНОСТНЫХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧАХ ОБУЧЕНИЯ С ЭКСПЕРТОМ Автор Базарова А. И. Автор Грабовой А. В. Автор Стрижов В. В. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 47-59 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491956 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) интерпретируемые модели%линейные модели%смесь экспертов%экспертное Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Работа посвящена построению интерпретируемых моделей машинного обучения. Решается задача аппроксимации набора фигур на контурном изображении. Вводятся предположения, что фигуры являются кривыми второго порядка. При аппроксимации фигур используются информация о типе, расположении и форме кривых, а также о множестве их возможных преобразований. Такая информация называется экспертной, а метод машинного обучения, основанный на экспертной информации, называется обучение с экспертом. Предполагается, что набор фигур аппроксимируется набором локальных моделей. Каждая локальная модель, основанная на экспертной информации, аппроксимирует одну фигуру на контурном изображении. Для построения моделей предлагается отображать кривые второго порядка в пространство признаков, в котором каждая локальная модель является линейной. Таким образом, кривые второго порядка аппроксимируются набором линейных моделей. В вычислительном эксперименте рассматривается задача аппроксимации радужной оболочки глаза на контурном изображении Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.01-81.124 Шифр ГРНТИ 28.23.25 Ключевые слова машинное обучение, смеси экспертов, распознавание образов

ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ YOLOv2 И VGG 16 / Бобков А. В., Аунг Х. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 94-104.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 2 )

Постоянная ссылка (СИД2) J20759441142 Название ИДЕНТИФИКАЦИЯ ЧЕЛОВЕКА ПО ВИДЕОИЗОБРАЖЕНИЮ В РЕАЛЬНОМ ВРЕМЕНИ НА ОСНОВЕ СЕТЕЙ YOLOv2 И VGG 16 Автор Бобков А. В. Автор Аунг Х. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 94-104 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491960 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) алгоритм обнаружения объектов YOLOv2%база данных лиц%глубокое обучение%распознавание лиц%сверточная нейронная сеть Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Данная работа посвящена задаче распознавания лиц по видео. На сегодняшний день методы распознавания лиц сделали большой шаг вперед, однако распознавание видео с его низким качеством, сложными условиями освещенности и требованиями работы в реальном времени по-прежнему остается сложной и до конца нерешенной задачей. Используется аппарат сверточных сетей для различных этапов обработки: для захвата и обнаружения лица, для построения вектора признаков, и наконец, для распознавания. Все алгоритмы реализованы и исследованы в среде Matlab для упрощения их дальнейшего экспорта во встраиваемые приложения

ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО ПРОГРАММНОГО КОМИТЕТА КОНФЕРЕНЦИИ "МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ" / Воронцов К. В., Громов А. Н., Забежайло М. И., Инякин А. С., Лазарев А. А., Лемтюжникова Д. В., Соколов И. А., Стрижов В. В., Чехович Ю. В., Чехович Ю. В. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 3-8.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 10 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944172 Название ВСТУПИТЕЛЬНОЕ СЛОВО ПРОГРАММНОГО КОМИТЕТА КОНФЕРЕНЦИИ "МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ" Автор Воронцов К. В. Автор Громов А. Н. Автор Забежайло М. И. Автор Инякин А. С. Автор Лазарев А. А. Автор Лемтюжникова Д. В. Автор Соколов И. А. Автор Стрижов В. В. Автор Чехович Ю. В. Автор Чехович Ю. В. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 3-8 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491952 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский

Модификация алгоритма доверительного бруса, основанного на аппроксимации главной диагонали матрицы Гессе, для решения задач оптимального управления / Горнов А. Ю., Аникин А. С., Зароднюк Т. С., Сороковиков П. С. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 122-133.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 4 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944121 Название Модификация алгоритма доверительного бруса, основанного на аппроксимации главной диагонали матрицы Гессе, для решения задач оптимального управления Автор Горнов А. Ю. Автор Аникин А. С. Автор Зароднюк Т. С. Автор Сороковиков П. С. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 122-133 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491962 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) алгоритм доверительного бруса%задача оптимального управления%квазисепарабельная функция%матрица Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Предложен подход к исследованию стандартной задачи оптимального управления, основанный на использовании редукции к конечномерной задаче оптимизации с последующим использованием аппроксимации главной диагонали гессиана. Приведены результаты вычислительных экспериментов по решению вспомогательных задач оптимизации сепарабельных, квазисепарабельных функций и функций Розенброка-Скокова Тематический раздел Математика Издательский номер в РЖ 23.04-13Б.852 Шифр ГРНТИ 27.37.17 Ключевые слова алгоритм доверительного бруса; матрица Гессе

ГРАДИЕНТНЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТАПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ ДИСТИЛЛЯЦИИ ЗНАНИЙ / Горпинич М., Бахтеев О. Ю., Стрижов В. В. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 67-79.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 3 )

Постоянная ссылка (СИД2) J20759441118 Название ГРАДИЕНТНЫЕ МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ МЕТАПАРАМЕТРОВ В ЗАДАЧЕ ДИСТИЛЛЯЦИИ ЗНАНИЙ Автор Горпинич М. Автор Бахтеев О. Ю. Автор Стрижов В. В. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 67-79 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491958 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) градиентная оптимизация%дистилляция знаний%машинное обучение%назначение метапараметров%оптимизация Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Исследуется задача дистилляции моделей глубокого обучения. Дистилляция знаний - это задача оптимизации метапараметров, в которой происходит перенос информации модели более сложной структуры, называемой моделью-учителем, в модель более простой структуры, называемой моделью-учеником. Предлагается обобщение задачи дистилляции на случай оптимизации метапараметров градиентными методами. Метапараметрами являются параметры оптимизационной задачи дистилляции. В качестве функции потерь для такой задачи выступает сумма слагаемого классификации и кросс-энтропии между ответами модели-ученика и модели-учителя. Назначение оптимальных метапараметров в функции потерь дистилляции является вычислительно сложной задачей. Исследуются свойства оптимизационной задачи с целью предсказания траектории обновления метапараметров. Проводится анализ траектории градиентной оптимизации метапараметров и предсказывается их значение с помощью линейных функций. Предложенный подход проиллюстрирован с помощью вычислительного эксперимента на выборках CIFAR-10 и Fashion-MNIST, а также на синтетических данных Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.01-81.99 Шифр ГРНТИ 28.23.13 Ключевые слова инженерия знаний, дистилляция знаний, машинное обучение

ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАСШИФРОВКЕ МОНОТОННОЙ ЛОГИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ / Драгунов Н. А., Дюкова Е. В. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 134-143.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 2 )

Постоянная ссылка (СИД2) J207594413X Название ОБ ОДНОМ ПОДХОДЕ К РАСШИФРОВКЕ МОНОТОННОЙ ЛОГИЧЕСКОЙ ФУНКЦИИ Автор Драгунов Н. А. Автор Дюкова Е. В. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 134-143 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491963 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) асимптотически оптимальный алгоритм расшифровки%верхний ноль монотонной логической функции%дуализация над произведением k-значных цепей%максимальный частый элемент%минимальный нечастый элемент%нижняя единица монотонной логической функции%оптимальный по Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Рассматривается задача расшифровки двузначной монотонной функции f, определенной на k-значном n-мерном кубе. Традиционным подходом к решению данной задачи является построение оптимального по Шеннону алгоритма. Оптимальный по Шеннону алгоритм расшифровки имеет минимальную сложность в "худшем случае" (эффективен для наиболее трудного варианта задачи). Предложен и исследован подход к задаче расшифровки, основанный на применении асимптотически оптимального алгоритма дуализации над произведением k-значных цепей. Асимптотически оптимальная расшифровка функции f нацелена на "типичный случай" (на типичный вариант задачи). Экспериментально выявлены условия применимости традиционного и нового подходов Тематический раздел Математика

МЕТОД СОПОСТАВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕПЛОВЫХ ЯДЕР НА ГРАФАХ / Захаров А. А. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 60-66.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналия ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944110X Название МЕТОД СОПОСТАВЛЕНИЯ ИЗОБРАЖЕНИЙ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ТЕПЛОВЫХ ЯДЕР НА ГРАФАХ Автор Захаров А. А. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 60-66 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491957 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) компьютерное зрение%сопоставление изображений%тепловые ядра на Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Представлен метод сопоставления изображений на основе тепловых ядер. Метод позволяет выделять на начальном этапе с помощью тепловых ядер на графах наиболее устойчивые особенности изображений для последующего сопоставления. Для этого могут использоваться популярные дескрипторы. При использовании метода значительно сокращается количество ложных соответствий по сравнению с традиционными подходами Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.03-24В.249 Шифр ГРНТИ 47.51.39 Ключевые слова обработка изображений, сопоставление изображений, тепловые ядра

Быстрый алгоритм вычисления пси-функции / Карацуба Е. А. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 105-121.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналия ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944113 Название Быстрый алгоритм вычисления пси-функции Автор Карацуба Е. А. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 105-121 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491961 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) быстрые алгоритмы%гамма-функция Эйлера%метод БВЕ%пси-функция%сложность Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Памяти Константина Владимировича Рудакова. Построен быстрый алгоритм вычисления логарифмической производной гамма-функции Эйлера, основанный на БВЕ методе. Сложность алгоритма близка к оптимальной. Структура алгоритма допускает его распараллеливание Тематический раздел Математика Издательский номер в РЖ 23.06-13Е.111 Шифр ГРНТИ 27.41.19 Ключевые слова пси-функция; быстрые алгоритмы; гамма-функция Эйлера

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ, ПОЛУЧЕННЫХ НА СКАНЕРАХ ПЕРСОНАЛЬНОГО ДОСМОТРА / Марков А. С., Котляров Е. Ю., Аносова Н. П., Попов В. А., Карандашев Я. М., Апушкинская Д. Е. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 23-34.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 6 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944164 Название ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ ВЫЯВЛЕНИЯ АНОМАЛИЙ НА РЕНТГЕНОВСКИХ СНИМКАХ, ПОЛУЧЕННЫХ НА СКАНЕРАХ ПЕРСОНАЛЬНОГО ДОСМОТРА Автор Марков А. С. Автор Котляров Е. Ю. Автор Аносова Н. П. Автор Попов В. А. Автор Карандашев Я. М. Автор Апушкинская Д. Е. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 23-34 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491954 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) выделение аномалий%выравнивание гистограммы изображения%нейронные сети%рентгеновские снимки%сканеры персонального Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Рассматривается решение задачи выявления аномалий на рентгеновских снимках, полученных сканерами персонального досмотра (СПД). Описана последовательность и описание методов предобработки изображений, с помощью которых оригинальные изображения, полученные на СПД, преобразуются к изображениям с визуально различимыми аномалиями. Приведены примеры обработанных снимков. Показаны первые (предварительные) результаты использования нейронной сети для выделения аномалий Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.01-81.115 Шифр ГРНТИ 28.23.15 Ключевые слова обработка изображений, выделение аномалий, нейронные сети

ВИЗУАЛЬНАЯ ОДОМЕТРИЯ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ОПОРНОЙ ПОВЕРХНОСТИ С МАЛЫМИ МЕЖКАДРОВЫМИ ПОВОРОТАМИ / Минаев Е. Ю., Жердева Л. А., Фурсов В. А. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 9-22.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 3 )

Постоянная ссылка (СИД2) J20759441134 Название ВИЗУАЛЬНАЯ ОДОМЕТРИЯ ПО ИЗОБРАЖЕНИЯМ ОПОРНОЙ ПОВЕРХНОСТИ С МАЛЫМИ МЕЖКАДРОВЫМИ ПОВОРОТАМИ Автор Минаев Е. Ю. Автор Жердева Л. А. Автор Фурсов В. А. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 9-22 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491953 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) визуальная одометрия%моделирование%опорная поверхность%последовательность Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Рассматривается задача визуальной одометрии по последовательности видеокадров, которые формируются с использованием камеры, направленной перпендикулярно вниз на опорную поверхность. Задача решается в предположении, что частота съемки велика, поэтому параметры межкадрового поворота и сдвига невелики. Технология реализуется в виде последовательности следующих этапов: определение сдвига и поворота с точностью до целого числа пикселей с использованием корреляционного метода, уточнение параметров сдвига и поворота методом оптического потока и коррекция ошибок оценивания, связанных с неравномерностью движения и флуктуациями расстояния камеры до опорной поверхности путем оценки отклонений локальных калибровочных характеристик от их средних значений. Приводятся результаты экспериментальных исследований технологии на тестовых траекториях, полученных путем моделирования движения аппарата по опорной поверхности Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.03-32.257 Шифр ГРНТИ 90.27.37 Ключевые слова преобразователи изображений, видеокадры, визуальная одометрия, моделирование, опорные поверхности

Клонирование и конверсия произвольного голоса с использованием генеративных потоков / Обухов Д. С. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 80-93.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналия ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД2) J20759441126 Название Клонирование и конверсия произвольного голоса с использованием генеративных потоков Автор Обухов Д. С. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 80-93 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491959 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) клонирование голоса%конверсия голоса%потоковые генеративные модели%синтез речи%частота основного тона%эмбеддинги Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация С целью повышения качества формируемого речевого сигнала в данной работе предложен способ учета переменной во времени информации о спикере. Благодаря этой технике система синтезирует более естественную речь голосом, похожим на заданный целевой голос, как в задаче клонирования голоса, так и в задаче конверсии голоса Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Тематический раздел Физика Издательский номер в РЖ 23.01-18П.249 Шифр ГРНТИ 29.37.39

ДИСТИЛЛЯЦИЯ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ, ОБУЧЕННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ФУНКЦИИ СОФТМАКС С ОТСТУПАМИ / Свитов Д. В., Алямкин С. А. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 35-46.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналии ( 2 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944180 Название ДИСТИЛЛЯЦИЯ МОДЕЛЕЙ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ ЛИЦ, ОБУЧЕННЫХ С ПРИМЕНЕНИЕМ ФУНКЦИИ СОФТМАКС С ОТСТУПАМИ Автор Свитов Д. В. Автор Алямкин С. А. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 35-46 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491955 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) биоидентификация%дистилляция%сверточные нейронные Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Использование сверточных нейронных сетей в сочетании с функцией Софтмакс (анг. softmax) с отступами позволяет достичь наибольшей точности в задаче распознавания лиц. Развитие встраиваемых систем, таких как умные домофоны, породило интерес к легковесным нейронным сетям. Так были предложены облегченные нейросетевые модели, обученные с применением функции Софтмакс с отступами, для задачи идентификации по лицу. Предлагается метод дистилляции, который позволяет получить большую точность, чем другие методы для задачи распознавания лиц на наборах данных LFW, AgeDB-30 и Megaface. Основная идея предлагаемого подхода заключается в использовании центров классов сети-учителя для инициализации сети-ученика. Затем сеть-ученик обучается производить биометрические вектора, углы от которых до центров классов равны углам в сети-учителе Тематический раздел Автоматика и радиоэлектроника Издательский номер в РЖ 23.01-81.109 Шифр ГРНТИ 28.23.15 Ключевые слова распознавание лиц, нейронные сети, идентификация личности

Энтропийное моделирование сетевых структур / Тырсин А. Н. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 144-155.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналия ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944148 Название Энтропийное моделирование сетевых структур Автор Тырсин А. Н. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 144-155 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491964 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) взаимозависимость%граф%дифференциальная энтропия%подсистема%сетевая структура%система%случайный Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация В настоящее время довольно часто используется энтропия для описания сложных систем в различных областях. Рассмотрены вопросы использования дифференциальной энтропии для сетевых структур, представленных в виде связных графов с корреляционными связями. Известно, что энтропию непрерывного случайного вектора можно разложить на две составляющие: энтропию случайности и энтропию самоорганизации. Для сетевых структур наряду с оценкой самой энтропии предложены другие полезные характеристики - энтропийная мера взаимосвязи между несколькими подсистемами и энтропия системы в отдельной вершине, которые расширяют возможности энтропийного моделирования для исследования сетевых структур: позволят оценить взаимосвязанность разных участков между собой и определить, как изменяется энтропия внутри таких систем. Рассмотрены примеры на модельных данных Тематический раздел Математика Издательский номер в РЖ 23.01-13В.179 Шифр ГРНТИ 27.45.17 Ключевые слова взаимозависимость; граф; дифференциальная энтропия; подсистема; сетевая структура

Об одной робастной схеме градиентного бустинга на основе агрегирующих функций, не чувствительных к выбросам / Шибзухов З. М. // Автомат. и телемех.— 2022 № 10.— C. 156-168.— русский

Источник:   - Выпуск сериального издания ( 1 )   Автор:   - Персоналия ( 1 )

Постоянная ссылка (СИД2) J2075944156 Название Об одной робастной схеме градиентного бустинга на основе агрегирующих функций, не чувствительных к выбросам Автор Шибзухов З. М. Источник Автоматика и телемеханика Страницы/Объём 156-168 Сокращ. назв. источника Автомат. и телемех. Год 2022 Номер 10 Адрес в Интернет http://elibrary.ru/item.asp?id=49491965 Постоянная ссылка (СИД) J20759441 Ключевые слова (авторские) градиентный бустинг%классификация%регрессия%робастная Место хранения Удаленный доступ. Эл. регистр. НЭБ Дата регистрации в ВИНИТИ 07.10.2022 Язык текста русский Аннотация Предложена одна новая робастная схема построения алгоритмов градиентного бустинга. Она основана на применении дифференцируемых оценок среднего значения, нечувствительных или малочувствительных к выбросам, при построении робастного функционала эмпирического риска. Это позволило применить метод итеративного перевозвешивания для для поиска очередной базовой функции и ее веса. Такая процедура градиентного бустинга позволяет находить искомую зависимость по данным, которые содержат относительно большую долю выбросов Тематический раздел Математика Издательский номер в РЖ 23.03-13В.63 Шифр ГРНТИ 27.43.17 Ключевые слова градиентный бустинг; регрессия