Монография. — Ташкент: Национальный университет Узбекистана им.
Мирзо Улугбека, 2010. — 140 с.
Непараметрические методы в задачах
классификации
Непараметрические методы классификации и проблемы их использования
Определение объема областей для принятия решений в непараметрических методах распознавания
Выбор значения k ближайших соседей
Выбор ширины парзеновского окна
Устойчивость как мера структурного разнообразия классифицированных выборок объектов
Выбор мер близости для алгоритмов метода k ближайших соседей Метод линейных оболочек и его использование для построения распознающих алгоритмов
Линейные оболочки как подмножество граничных объектов классов
Линейные оболочки классифицированных выборок объектов
О минимальном покрытии обучающих выборок объектами-эталонами
Конечно-сходящийся алгоритм построения кусочно-линейного классификатора
О минимальном покрытии эталонами из обучающей выборки
Об ускорении решения задач итеративной группировки с помощью метода линейных оболочек
Об мере структурного разнообразия алгоритмов классификации "без учителя"
Oб росте числа классов эквивалентности
Оценка качества разбиения выборки на группы
О выборе объектов-кандидатов на переход из одной группы в другую Искусственные нейронные сети
Некоторые понятия теории искусственных нейронных сетей
Синтез нейронных сетей с минимальной конфигурацией
Выбор минимальной конфигурации нейронных сетей для задач, описываемых количественными признаками
Нейронные сети для данных, описываемых разнотипными признаками
Постановка задачи и метод решения
Генетический алгоритм обучения нейронной сети
Прозрачность нейронных сетей
Системы, основанные на знаниях
Вычисление устойчивости покрытия классов объектами-эталонами обучающей выборки
Моделирование процесса интуитивного принятия решений
Вклады разнотипных признаков в процесс распознавания
Синтез факторов разнотипного признакового пространства
Множественная логическая корреляция в задачах классификации
Отбор информативных наборов разнотипных признаков при синтезе нейронных сетей с минимальной конфигурацией
Выбор конфигурации нейронной сети для аппроксимации функций
Аппроксимация функций в пространстве количественных признаков
Аппроксимация функций в разнотипном признаковом пространстве
Вычисление обобщённых показателей
Веса зависимых показателей и обобщённые оценки
Выбор интервалов доминирования значений количественных признаков из классов K1 и K2
Устойчивость и обобщённые оценки классифицированных объектов в разнотипном признаковом пространстве Методика анализа данных
Размытая классификация в задачах распознавания без учителя
О расширении семейства алгоритмов, основанных на методе просеивания (решета)
О мерах неопределённости при вычислении функции принадлежности в задачах распознавания
Построение функции неопределённости
Вычисление оценок при тестировании
Исследование факторных связей методами кластерного анализа
Автоматическое выдвижение гипотез в системе усиления интеллекта
Непараметрические методы классификации и проблемы их использования
Определение объема областей для принятия решений в непараметрических методах распознавания
Выбор значения k ближайших соседей
Выбор ширины парзеновского окна
Устойчивость как мера структурного разнообразия классифицированных выборок объектов
Выбор мер близости для алгоритмов метода k ближайших соседей Метод линейных оболочек и его использование для построения распознающих алгоритмов
Линейные оболочки как подмножество граничных объектов классов
Линейные оболочки классифицированных выборок объектов
О минимальном покрытии обучающих выборок объектами-эталонами
Конечно-сходящийся алгоритм построения кусочно-линейного классификатора
О минимальном покрытии эталонами из обучающей выборки
Об ускорении решения задач итеративной группировки с помощью метода линейных оболочек
Об мере структурного разнообразия алгоритмов классификации "без учителя"
Oб росте числа классов эквивалентности
Оценка качества разбиения выборки на группы
О выборе объектов-кандидатов на переход из одной группы в другую Искусственные нейронные сети
Некоторые понятия теории искусственных нейронных сетей
Синтез нейронных сетей с минимальной конфигурацией
Выбор минимальной конфигурации нейронных сетей для задач, описываемых количественными признаками
Нейронные сети для данных, описываемых разнотипными признаками
Постановка задачи и метод решения
Генетический алгоритм обучения нейронной сети
Прозрачность нейронных сетей
Системы, основанные на знаниях
Вычисление устойчивости покрытия классов объектами-эталонами обучающей выборки
Моделирование процесса интуитивного принятия решений
Вклады разнотипных признаков в процесс распознавания
Синтез факторов разнотипного признакового пространства
Множественная логическая корреляция в задачах классификации
Отбор информативных наборов разнотипных признаков при синтезе нейронных сетей с минимальной конфигурацией
Выбор конфигурации нейронной сети для аппроксимации функций
Аппроксимация функций в пространстве количественных признаков
Аппроксимация функций в разнотипном признаковом пространстве
Вычисление обобщённых показателей
Веса зависимых показателей и обобщённые оценки
Выбор интервалов доминирования значений количественных признаков из классов K1 и K2
Устойчивость и обобщённые оценки классифицированных объектов в разнотипном признаковом пространстве Методика анализа данных
Размытая классификация в задачах распознавания без учителя
О расширении семейства алгоритмов, основанных на методе просеивания (решета)
О мерах неопределённости при вычислении функции принадлежности в задачах распознавания
Построение функции неопределённости
Вычисление оценок при тестировании
Исследование факторных связей методами кластерного анализа
Автоматическое выдвижение гипотез в системе усиления интеллекта