Конструктивизация моделей классификации конечных объектов: концепция, методы и компьютерная реализация
Диссертация
Методы исследования. В работе использовались методы теории множеств, математической логики и теории алгоритмовтеории моделей и теории нумерацийспектральной теории сигналов, теории распознавания образовматематического моделирования, численных методов, теории вероятностей и математической статистикитеории графов, теории принятия решенийметоды конструктивной и дискретной математикиметоды… Читать ещё >
Содержание
- Обозначения
- Глава 1. Разрешимость конструктивных моделей классификации
- 1. Предпосылки к конструктивизации
- 1. 1. Предварительные сведения
- 1. 2. Экзистенциальность в классификации образов
- 2. Алгоритмический подход к проблемам классификации
- 2. 1. Конструктивизация
- 2. 2. Нумерованные совокупности конечных объектов
- 3. Разрешимость моделей решающих правил
- 3. 1. Модели решающих правил
- 3. 2. Теоремы существования и единственности в системах принятия решений
- 4. Полученные результаты и
- 1. Предпосылки к конструктивизации
- выводы
- Глава 2. Вычислимость конструктивных моделей классификации
- 5. Кодирование классифицируемых множеств
- 6. Два подхода к классификации конечных множеств
- 6. 1. Классификация с использованием информативных элементов
- 6. 2. Классификация с использованием инвариантных зон
- 7. Решающие правила для классификации отношений
- 7. 1. Модели решающих правил для отношений
- 7. 2. Симультанный метод распознавания отношений
- 7. 3. О нумерации в спектрах отношений
- 8. Оптимизация решающих правил
- 8. 1. Обоснование оптимизации
- 8. 2. Постановка задачи
- 8. 3. Учет альтернативных частных решений
- 9. Симультанность в принятии решений при обучении
- 9. 1. Симультанность при идентификации
- 9. 2. Обобщенная симультанная модель распознавания
- 9. 3. Нейронные сети симультанной схемы принятия решений
- 10. Вычислимость в задачах распознавания булевых функций
- 10. 1. Существование эффективного алгоритма
- 10. 2. Спектр структурных связей
- 10. 3. Изоморфизм спектров структурных связей
- 10. 4. Построение фильтров при вычислении булевых функций
- 10. 5. Оценки сложности вычислений булевых функций
- 11. Полученные результаты и
- выводы
- Глава 3. Реализуемость конструктивных моделей классификации
- 12. Пролонгация языков
- 13. Дискретные функции Уолша
- 13. 1. Дискретные функции Уолша при произвольном конечном числе точек определения
- 13. 2. Связь адамаровского упорядочивания функций Уолша с секвентным и диадным
- 13. 3. Алгоритм быстрого двумерного преобразования Адамара
- 14. Представимость объектов в конечных моделях
- 14. 1. Построение классификаторов отношений
- 14. 2. Минимизация предикатных форм в конечных моделях
- 15. Представление изображений для моделирования
- 15. 1. Основные операции над изображениями
- 15. 2. Представление точечных изображений предикатами Радемахера
- 15. 3. О минимальном разбиении растрового изображения
- 15. 4. Описание текстур предикатами Радемахера
- 15. 5. Кластеризация с порождением отношений-образов
- 15. 6. Нелинейные персептроны
- 15. 7. Анализ и синтез спектров в представлении булевых функ
- 15. 8. Конструктивизация в логико-алгебраических моделях
- 16. Полученные результаты и
- 17. Классификация текстурных изображений (примеры)
- 17. 1. Математическое обеспечение анализа двумерных полей
- 17. 2. Обнаружение классификационных закономерностей методом альтернативных решающих правил
- 17. 3. Экспресс-метод распознавания текстур
- 17. 4. Теоретико-игровой подход в классификации текстур
- 18. Представление текстур для компьютерного анализа
- 18. 1. Параметризация текстурных изображений
- 18. 2. Сегментация текстурных изображений
- 18. 3. Дешифрирование космических фотоснимков
- 19. Компьютеризация медицинских технологий
- 19. 1. Построение медицинских экспертных систем
- 19. 2. Денсометрия сердечно-сосудистой системы человека
- 19. 3. Диагностика эпилепсии
- 19. 4. Эндоскопия. Микроархитектоника костной ткани
- 19. 5. Статистический анализ медицинской информации и прогноз по онкологическим заболеваниям
- 19. 6. Компьютеризированная технология медицинского мониторинга
- 19. 7. Примеры из компьютеризации медицинских технологий
- 20. Полученные результаты и
Список литературы
- Айзерман М.А., Браверман Э. М., Розоноэр Л. И. Метод потенциальных функций в теории обучения машин. — М.: Наука, 1970. — 384 с.
- Акимов O.E. Дискретная математика: логика, группы, графы, фракталы.- М.: Издатель АКИМОВА, 2005. 656 с.
- Амелькин В.А. Методы нумерационного кодирования. — Новосибирск: Наука, 1986. 160 с.
- Андреев Г. А., Базарский О. В., Глауберман A.C., Колесников А. И., Коржик Ю. В., Хлявич Я. А. Анализ и синтез случайных пространственных текстур // Зарубежная радиоэлектроника. — № 2. — М.: Физматлит, 1984.- С. 3−33.
- Белозерский JI.A. Современный взгляд на гипотезу компактности // Искусственный интеллект. — Донецк, 2005. № 3. — С. 6−12.
- Белоусов А.И., Ткачев С. Б. Дискретная математика: Учеб. для вузов. — М.: Изд-во МГТУ им. Баумана, 2004. 744 с.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. Дискретные функции Уолша при произвольном конечном числе точек определения // Автоматические устройства учета и контроля. — Вып. 10. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1975. — С. 59−67.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. К вопросу о разрешимости некоторых задач распознавания // Автоматические устройства учета и контроля. — Вып. 11. Ижевск: Изд-во ИМИ, 1976. — С. 94−99.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. Алгоритмический подход к проблемам распознавания и классификации // Дискретные системы обработки информации. Вып. 4. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1982. — С. 86−93.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. Конечные модели и их применение к построению классификатора отношений последовательно-параллельного действия // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 5. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1983. С. 83−88.
- Белоусов В.А., Калядин H.И. Таксономия по связным областям как задача построения признаков для текстурных изображений // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 6. — Устинов: Изд-во УМИ, 1986. С. 4−10.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. О нумерации клеток карт Вейча // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 7. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1987. С. 51−56.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. Формализованное определение основных операций над изображениями // Системы технического зрения: Межвуз. сб. Ижевск: Изд-во ИМИ, 1991. — С. 28−31.
- Белоусов В.А., Калядин Н. И. Оптимизация игровых решающих правил на базе теории моделей / Ижевский государственный технический университет, НПФ «НИОТК». Ижевск, 1995. — 18 с. — Деп. в ВИНИТИ 15.01.95, № 1440-В95.
- Борисова И.А., Дюбанов В. В., Загоруйко Н. Г., Кутненко O.A. Сходство и компактность // Доклады XIV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2009. — С. 89−92.
- Блейхут Р. Быстрые алгоритмы цифровой обработки сигналов (пер. с англ.). М.: Мир, 1989. — 448 с.
- Божокин C.B., Паршин Д. А. Фракталы и мультифракталы. — Ижевск: НИЦ «Регулярная и хаотическая динамика», 2001. — 128 с.
- Бонгард М.М. Проблема узнавания. — М.: Наука, 1976. — 320 с.
- Вальков A.C. Задачи распознавания с отношением соседства на объектах. Критерии разрешимости и регулярности // Доклады X Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: АЛЕВ-В, 2001. С. 17−20.
- Вапник В.Н., Червоненкис А. Я. Теория распознавания образов. — М.: Наука, 1974. 400 с.
- Вентцель Е.С. Теория вероятностей. — М.: Физматгиз, 1962. — 237 с.
- Воробьев H.H. Теория игр. JL: Изд-во ЛГУ, 1974. — 160 с.
- Гнедина Е.М., Ипатова Э. Н., Калядин H.H., Певчих В. В. Диагностическое значение пальцевой денсографии // Казанский медицинский журнал. Казань: Изд-во ТАТОб, 1974. — № 6. — С. 24−25.
- Горелик А.Л. Общая постановка задачи распознавания объектов и явлений // Кибернетика. № 16. — М.:Наука, 1980. — С. 72−75.
- Горелов Ю.И. О разрешимости и регулярности задач управления, решаемых в рамках теории распознавания образов // Доклады X Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: АЛЕВ-В, 2001. С. 33−34.
- Горелов Ю.И. О регулярности и разрешимости задач распознавания с равномощными классами // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: Регион-Холдинг, 2003. С. 55−56.
- Гранкин М.В., Гуров С. И. Определение областей компетентности алгоритмов синтеза управляющих систем // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2005. С. 75−78.
- Гренандер У. Лекции по теории образов: В 3 т. — М.: Мир, 1979−1983. — Т. 1. 1979. — 383 е.- - Т. 2. — 1981. — 446 е.- - Т. 3. — 1983. — 430 с.
- Громов И.А. Об одном подходе к синтезу алгоритмов коррекции локального возмущения в конечной полуметрике // Доклады XIV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2009. С. 108−111.
- Гуров С.И. Оценки надёжности классифицирующих алгоритмов. Учебное пособие. М.: Изд-во МГУ, 2002. — 194 с.
- Гуров С.И., Потепалов Д. Н., Фатхутдинов И. Н. Решение задач распознавания с невыполненной гипотезой компактности // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов».- М.: МАКС Пресс, 2007. С. 27−29.
- Даджион Д., Мерсеро Р. Цифровая обработка многомерных сигналов. — М.: Мир, 2006. 488 с.
- Дмитриев А.Н., Журавлев Ю. И., Кренделев Ф. П. О математических принципах классификации предметов и явлений // Дискретный анализ.- Вып. 7. Новосибирск: Изд-во ИМ СО АН СССР, 1966. — С. 3−15.
- Докукин A.A. О сложности поиска оптимального в некотором смысле ABO // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 299−302.
- Дюкова Е.В. О сложности реализации дискретных (логических) процедур распознавания // ЖВМ и МФ. Т. 44, № 3. — 2004. — С. 550−572.
- Дюкова Е.В., Журавлев Ю. И. Дискретный анализ признаковых описаний в задачах распознавания большой размерности // ЖВМ и МФ. — Т. 40.- № 8. 2004. — С. 1264−1278.
- Еремин И.И., Мазуров В. Д., Астафьев H.H. Несобственные задачи линейного и нелинейного программирования. — М.: Наука, 1983. — 336 с.
- Ершов Ю.Л. Теория нумераций. — М.: Наука, 1977. — 416 с.
- Ершов Ю.Л. Проблемы разрешимости и конструктивные модели. — М.: Наука, 1980. 416 с.
- Журавлев Ю.И. Корректные алгебры над множеством некорректных (эвристических) алгоритмов // Кибернетика. — Ч. 1, — 1977. — № 4. — С. 517- Ч. 2, 1977. — № 6. — С. 17−24- - Ч. 3, 1978. — № 2. — С. 35−43.
- Журавлев Ю.И. Об алгебраическом подходе к решению задач распознавания или классификации // Проблемы кибернетики. — М.: Наука, 1978. Вып. 33. — С. 5−68.
- Журавлев Ю.И., Гуревич И. Б. Распознавание образов и распознавание изображений // Распознавание, классификация, прогноз. Математические методы и их применение. — Вып. 2. — М.: Наука, 1989. — С. 5−72.
- Забашта Ю.П., Разин В. М. Функциональный преобразователь Уолша // Известия ТПИ. Томск, 1973. — Т. 202. — С. 17−27.
- Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. — М.: Сов. радио, 1972. 208 с.
- Загоруйко Н.Г., Борисова И. А., Дюбанов В. В. Методы быстрого поиска ближайшего аналога в большой базе изображений // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 131−134.
- Залманзон JI.A. Преобразования Фурье, Уолша, Хаара и их применение в управлении, связи и других областях. — М.: Наука, 1989. — 496 с.
- Заболотских В. И, Калядин Н. И., Кацман В. Е. Использование ЭВМ «Мир-2"для визуального вывода полутоновых изображений // Приборы и техника эксперимента. М.: АН СССР, 1979. — № 2. — С. 90−92.
- Златкис В.М., Калядин Н. И., Леменков В. А., Лосев И. Р., Тихонов Г. А. Об общности языка теории конечных автоматов и теории опознавания образов // Автоматика и опознание образов. — Вып. 4. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1969. С. 89−97.
- Иофина Г. В., Кропотов Д. А. Поиск оптимальной метрики в задачах классификации с порядковыми признаками // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2007. С. 137−140.
- Ицков А.Г., Калядин Н. И. О продолжении некоторых сюръективных отображений // Топология и теория множеств: Сб. науч. тр. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 1982. С. 100−103.
- Ицков А.Г., Калядин Н. И. О полноте алгебраического замыкания пространства распознающих операторов с тестовыми опорными множествами // Журн. вычислит, математики и мат. физики. — М.: Изд-во АН СССР, 1984. Т. 24, — № 4. — С. 579−586.
- Ицков А.Г., Калядин Н. И., Ходырева М. Д., Шумилов К. Е. Статистический анализ медицинской информации по онкологическим заболеваниям // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. — № 2. — С. 38−40.
- Калядин Н.И. Организация памяти перцептрона при распознавании абстрактных отношений типа ФАЛ из класса Р2 // Автоматические устройства учета и контроля. — Вып. 3. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1968. — С. 61−71.
- Калядин Н.И. Некоторые вычислительные аспекты в задачах распознавания булевых функций // Машинные методы обнаружения закономерностей: Материалы Всесоюз. симпозиума — Новосибирск: Изд-во ИМ СО АН СССР, 1976. С. 128−138.
- Калядин Н.И. Алгоритмические и технические аспекты при автоматическом анализе текстурных изображений // Возможности исследования природных ресурсов дистанционными методами: Межвуз. сб. — Л.: Изд-во ЛГУ, 1986. С. 55−61.
- Калядин Н.И., Александров Ф. М., Липовецкнй Ю. Л. и др. Автоматизированное изготовление издательских оригиналов карт // Геодезия и картография. — М.: Геоиздат, 1990. — Ml. — С. 36−38.
- Калядин Н.И. Автоматизация анализа малоразмерных малоконтрастных текстурных фотоизображений // Труды IX науч. чтений по космонавтике. М.: Изд-во ИИЭТ АН СССР, 1998. — С. 138−142.
- Калядин Н.И. Временная оптимизация решающих правил классификации // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. № 3(11). — М.: МАРТИТ, 2004. — С. 70−76.
- Калядин Н.И. Классификация сильно слипающихся множеств // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. — М.: МАРТИТ, 2004. № 4(12). — С. 41−46.
- Калядин Н.И. Нумерация конечных множеств для компьютерной классификации // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. № 3(11). — М.:МАРТИТ, 2004. — С. 64−69.
- Калядин Н.И. Преобразование Адамара-Уолша для эффективных вычислений спектров // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. № 4(12). — М.: МАРТИТ, 2004. — С. 27−33.
- Калядин Н.И. Симультанная классификация множеств конечных объектов // Вестник Московской академии рынка труда и информационных технологий. № 4(12). — М.: МАРТИТ, 2004. — С. 34−40.
- Калядин Н.И. Конструктивизация классифицируемых множеств // Вестн. ПГТУ. Прикладная математика и механика. — Пермь: Изд-во ПГ-ТУ, 2006. № 1. — С. 8−15.
- Калядин Н.И. Основы теории алгоритмов и нумераций: Учеб. пособие. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2006. 68 с.
- Калядин Н.И. Нумерации в проблеме классификации // Вестн. ПГТУ. Математика и прикладная математика. — Пермь: Изд-во ПГТУ, 2007. — С. 51−55.
- Каля дин Н. И. Конструктивизация моделей классификации конечных объектов // Известия института математики и информатики УдГУ. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 2007. Вып. 1(38). — С. 3−231.
- Калядин Н.И. Конструктивизация в классификации образов // Вестник УдГУ. Математика. Механика. Компьютерные науки. — Вып. 2. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 2008. С. 188−193.
- Калядин Н.И. Разрешимость в классификации образов // Вестник ИжГ-ТУ. Вып. 4. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. — С. 169−172.
- Калядин Н.И. Вычислимость в классификации образов // Вестник ИжГТУ. Вып. 3. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. — С. 127−129.
- Калядин Н.И. Конструктивизация в логико-алгебраических моделях // Вестник ИжГТУ, — Вып. 2. Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. — С. 144−147.
- Калядин Н.И. Распознавание отношений методом коллективного голосования // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютер, науки. — Вып.З. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 2011. — С. 154−162.
- Калядин Н.И. Моделирование экспертных систем для распознавания отношений // Вестник ИжГТУ. — Вып. 4(52). — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2011. С. 170−174.
- Калядин Н.И. Симультанность в задачах классификации конечных объектов // Вестник Удмуртского университета. Математика. Механика. Компьютерные науки. — Вып. 1. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 2012. — С. 133— 143.
- Калядин Н.И. Минимизация представления предикатных форм в конечных моделях // Вестник ИжГТУ имени М. Т. Калашникова. — Вып. 1(53). Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2012. — С. 137−142.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. Представление точечных изображений предикатами Радемахера // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 9. Ижевск: Изд-во ИМИ, 1989. — С. 3−12.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. Условия существования обобщенной симультанной модели распознавания изображений // Дискретные системыобработки информации. — Вып. 11. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1996. — С. 20−25.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. Алгебро-логические алгоритмы в распознавании, идентификации и классификации медицинских объектов // Вестн. ПГТУ. Математика и прикладная математика. — Пермь: Изд-во ПГТУ, 2005. С. 61−66.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. К вопросу построения медицинских экспертных систем // Вестн. ПГТУ. Прикладная математика и механика. — Пермь: Изд-во ПГТУ, 2005. № 1. — С. 113−119.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. К вопросу существования симультанной модели классификации объектов // Вестн. УдГУ. Математика. — Ижевск: Изд-во УдГУ, 2006. № 1. — С. 151−160.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. Об одном существенном условии в распознавании конечных множеств // Изв. ин-та математики и информатики УдГУ. Ижевск, 2006. — Вып. 2(36). — С. 113−116.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А. Симультанность в классификации бинарной информации // Вестн. ИжГТУ. — Вып. 4. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2008. С. 172−174.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А., Бурков С. А. Нелинейный персептрон для распознавания цифровой информации // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 11. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1996. — С. 5−12.
- Калядин Н.И., Белоусов В. А., Филатова C.B. Единый методологический подход при алгоритмизации и построении экспертных систем типа «норма-патология» в медицине // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. № 3. — С. 6−7.
- Калядин Н.И., Боталев А. П., Леменков В. А. и др. Автоматизированное рабочее место врача-эндоскописта как основа компьютеризации эндоскопических исследований // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. № 2. — С. 34−36.
- Калядин H.И., Кацман В. Е. О минимальном разбиении растрового изображения на прямоугольные элементы // Автоматические устройства учета и контроля. — Вып. 12. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1977. — С. 23−28.
- Калядин Н.И., Колосова T.JL, Ходырева М. Д. и др. Состояние и перспективы маммологической службы в Удмуртии // Маммология. — № 4. — М.: Изд-во «КАБУР», 1997. С. 15−24.
- Калядин И.И., Кузнецов П. Г., Леменков В. А. Компьютерные медицинские мониторы: состояние и перспективы // Медицинская техника. — М.: Медицина, 2002. № 3. — С. 22−25.
- Калядин Н.И., Кузнецов П. Г., Леменков В. А. Научные проблемы и задачи медицинского мониторирования // Медицинская техника. — М.: Медицина, 2002. т.- С. 14−18.
- Калядин Н.И., Лекомцев В. Т., Сунцов A.A. и др. Диагностика эпилепсии в интерактивном режиме с использованием компьютерной технологии // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. — № 3. — С. 40−42.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Коробейников A.B. Неинвазивный измеритель артериального давления // Медицинская техника. — М.: Медицина, 2002. т. — С. 30−32.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Коробейников A.B. и др. Разработка и опыт клинической эксплуатации мониторно-компьютерной системы отделения неотложной кардиологии // Медицинская техника. — М.: Медицина, 2002. т. — С. 36−40.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Кучуганов В. Н., Моченов C.B. О структурной связности признаков // Автоматика и опознание образов. — Вып. 4. Ижевск: Изд-во ИМИ, 1969. — С. 11−23.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Липовецкий Ю. Л. и др. Комплекс автоматизированного дешифрования крупномасштабных космических фотоснимков // Геодезия и картография. — М.: Геоиздат, 1991. — № 8. — С. 18−23.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Лосев И. Р. Компьютерный монитор неона-тальный // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. — № 3. — С. 3−6.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Лосев И. Р. Проблемы врачебного мониторинга больных и требования к разработке компьютерных мониторных систем // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. — № 2. — С. 25−28.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Лосев И. Р., Пилина М. В., Чалый П. И. Компьютеризация медицинских технологий // Медицинская техника. — М.: Медицина, 1996. № 2. — С. 21−24.
- Калядин Н.И., Леменков В. А., Рассказов Ю. П., Тихонов Г. А. Построение полного спектра структурных связей между признаками // Автоматика и опознание образов. — Вып. 4. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1969. — С. 61−75.
- Калядин Н.И., Липовецкий Ю. М. Теоретико-игровой подход к классификации текстурных изображений // Тр. IX науч. чтений по космонавтике. М.: Изд-во ИИЭТ АН СССР, 1998. — С. 143−150.
- Калядин Н.И., Мурынов А. И. Спектрально-логический подход в задачах распознавания образов // Автоматические устройства учета и контроля. Вып. 9. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1974. — С. 146−150.
- Калядин Н.И., Мурынов А. И. Об одном методе распознавания текстурных изображений // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 2. Ижевск: Изд-во ИМИ, 1979. — С. 3−6.
- Калядин Н.И., Мурынов А. И. Обнаружение классификационных закономерностей методом альтернативных решающих правил // Машинные методы обнаружения закономерностей: Межвуз. сб. научных трудов. — Рига: Изд-во РПИ, 1981. С. 125−131.
- Калядин Н.И., Наймушина А. Г. Алгоритм быстрого двумерного преобразования Уолша-Адамара // Автоматические устройства учета и контроля. — Вып. 10. — Ижевск: Изд-во ИМИ, 1975. — С. 74−77.
- Калядин Н.И., Сандалов Д. Н. Компьютерное моделирование спектров структурных связей // Вестник ИжГТУ. — Вып. 2. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. С. 141−144.
- Калядин Н.И., Сандалов Д. Н. Установление фрактальности в синтезированных спектрах // Вестник ИжГТУ. — Вып. 3. — Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 2009. С. 127−129.
- Камилов М.М., Фазылов Ш. Х., Мирзаев Н. М. Алгоритмы распознавания, основанные на оценке взаимосвязанности признаков // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 140−143.
- Карповский М.Г., Москалев Э. С. Спектральные методы анализа и синтеза дискретных устройств. — JI.: Энергия, 1973. — 144 с.
- Катленд Н. Вычислимость. Введение в теорию рекурсивных функций / Пер. с англ. М.: Мир, 1983. — 256 с.
- Келли Дж. Общая топология. — М.: Наука, 1968. — 178 с.
- Кельманов A.B. Несколько актуальных проблем анализа данных // Доклады XIV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: МАКС Пресс, 2009. — С. 248−251.
- Ковалевский В.А. Методы оптимальных решений в распознавании изображений. — М.: Наука, 1976. — 328 с.
- Кокрен В.Т., Кули Дж.В. Что такое быстрое преобразование Фурье? // ТИИЭР. 1967. Т. 55, № 10. — С. 7−17.
- Колмогоров А.Н., Фомин С. В. Элементы теории функции и функционального анализа. — М.: Наука, 1968. — 496 с.
- Кормен, Томас X., Лейзерсон, Чарльз И., Ривест, Рональд Л., Штайн, Клиффорд. Алгоритмы: построение и анализ. 2-е изд.: пер. с англ. — М.: Издательский дом «Вильяме», 2005. — 1296 с.
- Кушнер Б.А. Лекции по конструктивному математическому анализу. — М.: Наука, 1973. 448 с.
- Лабунец В.Г. Единый подход к алгоритмам быстрых преобразований // Применение ортогональных методов при обработке сигналов и анализе систем. — Свердловск: УПИ, 1980. — С. 4−14.
- Лабунец В.Г. Алгебраическая теория сигналов и систем: цифровая обработка сигналов. — Красноярск: Изд-во Красноярского университета, 1984. 244 с.
- Ланге М.М., Ганебных С. Н. Многоуровневая структура данных и быстрый поиск на основе последовательных приближений // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 153−156.
- Лапко В.А. Непараметрические коллективы решающих правил. — Новосибирск: Наука, 2002. — 185 с.
- Лбов Г. С. Методы обработки разнотипных эксперементальных данных.- Новосибирск: Наука, 1981. — 160 с.
- Лбов Г. С., Бериков В. Б. Устойчивость решающих функций в задачах распознавания образов и анализа разнотипной информации. Новосибирск: ИМ СО РАН, 2005. — 220 с.
- Летичевский A.A. Синтаксис и семантика формальных языков // Кибернетика. Киев, 1968. — № 4. — С. 17−25.
- Логинов В.П. Функции Уолша и области их применения (обзор) // Зарубежная электроника. № 4. — М.: Физматлит, 1973. — С. 73−95.
- Мазуров В.Д. Комитеты систем неравенств и задача распознавания // Кибернетика. 1971. — № 3. — С. 140−146.
- Мазуров В.Д. Метод комитетов в задачах оптимизации и классификации. М.: Наука, 1990. — 248 с.
- Мазуров В.Д. О диагностике и вычислении ценностей информации // Доклады IX Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: АЛЕВ-В, 1999. — С. 69−71.
- Макаров И.М., Виноградская Т. М., Рубчинская A.A., Соколов В. Б. Теория выбора и принятия решений. — М.: Наука, 1982. — 327 с.
- Макконнелл Дж. Основы современных алгоритмов. 2-е доп. изд. — М.: Техносфера, 2004. 368 с.
- Мальцев А.И. Алгоритмы и рекурсивные функции. — М.: Наука, 1965.- 391 с.
- Мальцев А.И. Алгебраические системы. — М.: Наука, 1970. — 392 с.
- Мамиконов А.Г. Принятие решений и информация. — М.: Наука, 1983.- 182 с.
- Мандельброт Б. Фрактальная геометрия природы. — М.: Институт компьютерных исследований, 2002. — 656 с.
- Манило JI.А. Упорядочение спектральных признаков по эмпирическим оценкам межгруппового расстояния в задачах классификации биосигналов // Изв. вузов России. Радиотехника. — 2006. — Вып. 3. — С. 20−29.
- Марусяк A.B., Шередко Ю. Л. Задачи различения // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: Регион-Холдинг, 2003. — С. 133−136.
- Марпл С.Л. Цифровой спектральный анализ и его приложения. — М.: Мир, 1990. 584 с.
- Миленький A.B. Классификация сигналов в условиях неопределенности.- М.: Сов. радио, 1975. 328 с.
- Минский М., Пейперт С. Персептроны. — М.: Мир, 1971. — 261 с.
- Мучник И.В., Паморозский Е. И., Эльман Р. И. Автоматизированная обработка полутоновых изображений (обзор состояния проблемы) // Автоматика и телемеханика. — К2 2. — М.: Наука, 1980. — С. 47−61.
- Новиков П.С. Элементы математической логики. — М.: Наука, 1973. — 400 с.
- Оре О. Теория графов. М.: Наука, 1980. — 336 с
- Параллельная обработка информации: В 2 т. / Под ред. А. Н. Свенсона.
- Киев: Наук, думка, 1985. — Т. 2. — 279 с.
- Поляк Б.Т., Шрейдер Ю. А. Применение полиномов Уолша в приближенных вычислениях // Вопросы теории математических машин. — М.: Физматгиз, 1962. — С. 174−191.
- Поспелов Д.А. Логические методы анализа и синтеза схем. — М.: Энергия, 1964. 320 с.
- Построение экспертных систем / Под ред. Ф. Хейса-Рота, Д. Уотермена, Д. Лената. М.: Мир, 1987. — 441 с.
- Пратт У., Кейн Д., Эндрюс X. Кодирование изображений посредством преобразования Адамара // ТИИЭР. 1969. Т. 57, — № 1. — С. 66−83.
- Пытьев Ю.П., Чуличков А. И. Морфологический анализ изображений: итоги и перспективы // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2005. С. 416−418.
- Распознавание образов и медицинская диагностика / Под ред. Ю.И. Ней-марка. — М.: Наука, 1972. 382 с.
- Роджерс X. Теория рекурсивных функций и эффективная вычислимость / Пер. с англ. М.: Мир, 1972. — 624 с.
- Розенблатт Ф. Принципы нейродинамики (перцептроны и теория механизмов мозга) / Пер. с англ. — М.: Мир, 1965. — 517 с.
- Рудаков К.В. Об алгоритмической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации // Распознавание, классификация, прогноз. М.: Наука, 1989. Вып. 1. — С. 176−201.
- Рудаков К.В. Построение проблемно-ориентированных теорий на основе алгебраического подхода к задачам распознавания образов // Доклады X Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: АЛЕВ-В, 2001. — С. 113−115.
- Рудаков К.В., Торшин И. Ю. О разрешимости формальной задачи распознавания структуры белка // Доклады XIV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2009. С. 596−597.
- Рудаков К.В., Чехович Ю. В. Алгебраический подход к проблеме синтеза обучаемых алгоритмов выделения трендов. // Доклады РАН. — 2003. — Т. 388, № 1. С. 33−36.
- Русын Б.П. Структурно-лингвистические методы распознавания изображений в реальном времени. — Киев: Наук, думка, 1986. — 128 с.
- Рязанов В.В., Арсеев A.C., Коточигов К. Л. Универсальные критерии кластеризации и вопросы устойчивости // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2007. С. 63−64.
- Ситников О.П. Представление сигналов разложениями в неаналитических базисах и анализаторы обобщенных спектров // Теория автоматического управления. — Вып. 3. — Киев, 1969. — С. 17−38.
- Слупецкий Е., Борковский JI. Элементы математической логики и теория множеств / Пер. с польск. — М.: Прогресс, 1965. — 368 с.
- Соболь И.М. Многомерные квадратурные формулы и функции Хаара.- М.: Наука, 1969. 288 с.
- Солонина А.И., Улахович Д. А. и др. Основы цифровой обработки сигналов. СПб.: БХВ-Петербург, 2003. — 608 с.
- Сороко JI.M., Стриж Т. А. Спектральные преобразования на цифровых вычислительных машинах // Сообщение ОИЯИ. Р. 10−6702. — Дубна, 1972. С. 20−26.
- Торопов Н.Р. Синтез оптимальных алгоритмов распознавания булевых функций // Проблемы синтеза цифровых автоматов. — М.: Наука, 1967.- С. 119−127.
- Трахтенброт Б.А. Сложность алгоритмов и вычислений. — Новосибирск: Изд-во НГУ, 1967. 167 с.
- Трахтман A.M., Трахтман В. А. Основы теории дискретных сигналов на конечных интервалах. — М.: Сов. радио, 1975. — 276 с.
- Трофимов O.E. К определению сильного перемешивания разбиений пространства // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 64−66.
- Турбович И.Т., Гитис В. Г., Маслов В. К. Опознание образов (детерминированно-статистический подход) — М.: Наука, 1971. — 246 с.
- Успенский В.А. Лекции о вычислимых функциях. — М.: Физматгиз, 1960. 492 с.
- Файн B.C. Опознавание изображений (непрерывно-групповая теория).- М.: Наука, 1967. 296 с.
- Федотов Н.Г. Методы стохастической геометрии в распознавании образов. — М.: Радио и связь, 1990. — 144 с.
- Фон Нейман Дж., Моргенштерн О. Теория игр и экономическое поведение. М.: Наука, 1970. — 708 с.
- Фу К. Структурные методы в распознавании образов. — М.: Наука, 1977.- 319 с.
- Хампель Ф., Рончетти Э., Рауссеу П., Штаэль В. Робастность в статике. Подход на основе функций влияния. — М.: Мир, 1989. — 512 с.
- Харалик Р. М. Статистический и структурный подходы к описанию текстур // ТИИЭР. 1979. Т. 67, № 5. — С. 98−118.
- Харкевич А. А. Спектры и анализ. — М.: ТТЛ, 1957. — 194 с.
- Хачай М.Ю. О вычислительной сложности задачи о минимальном комитете и смежных задач // Доклады РАН. — Т. 406, № 6. — М., 2006. — С. 742−745.
- Хачай М.Ю. Об одной игре с природой, связанной с принятием решений большинством голосов // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: Регион-Холдинг, 2003. С. 149−153.
- Хачай М.Ю. Вопросы аппроксимируемости задачи обучения в классе комитетных решающих правил // Доклады XIV Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2009. С. 280−283.
- Ходырева М. Д., Ицков А. Г., Шумилов К. Е. Программная система «Статистика» // Дискретные системы обработки информации. — Вып. 11.- Ижевск: Изд-во ИжГТУ, 1996. С. 68−70.
- Черепнин A.A. Метрический подход к проблеме оценивания ошибок алгоритмов классификации // Доклады XIII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2007. С. 69−71.
- Черепнин A.A. О радиусах разрешимости и регулярности задач распознавания // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: Регион-Холдинг, 2003. — С. 210— 211.
- Черепнин A.A. Об оценках регулярности задач распознавания и классификации // ЖВМ и МФ, 1993. № 1. — С. 155−159.
- Чернов В.М. О некорректности некорректных (эвристических) алгоритмов распознавания // Доклады X Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: AJIEB-B, 2001. — С. 153−155.
- Чехович Ю.В. Мощности окрестностей в задачах выделения трендов // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: Регион-Холдинг, 2003. — С. 215−216.
- Шенфилд Дж. Степени неразрешимости. — М.: Наука, 1977. — 192 с.
- Шибзухов З.М. Конструктивный метод обучения с учителем рекуррентного £П— нейрона // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: Регион-Холдинг, 2003. — С. 216−219.
- Шибзухов З.М. Последовательности расширений конечных множеств некорректных распознающих алгоритмов // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2005. С. 239−241.
- Шрейдер Ю.А. Математическая модель классификации // НТИ. 1968. Сер. 2, № 10. — С. 7−14.
- Шрейдер Ю.А. Равенство, сходство, порядок. — М.: Наука, 1971. — 255 с.
- Экспертные системы в медицине // HARD и SOFT. — М., 1995. — № 7.- С. 63−67.
- Экспертные системы: Принципы работы и примеры / Под ред. Р.Форсайта. — М.: Радио и связь, 1987. — 224 с.
- Юдин В.Н. Мера близости в системе вывода на основе прецедентов // Доклады XII Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». — М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 241−244.
- Яблонский С.В. Введение в дискретную математику. — М.: Наука, 1979.- 272 с.
- Яковлев С.А. О формировании эталонов в базах данных // Доклады XI Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов». М.: Регион-Холдинг, 2003. — С. 222−224.
- А.с. № 739 595, СССР, М. Кл.2 G06K15/20. Устройство для отображения графической информации на экране электронно-лучевой трубки / Заболотских В. И., Калядин Н. И., Кацман В. Е. — Заявл. 09.01.78, № 2 568 812/18−24- опубл. Бюл. 1980, № 21.
- А.с. № 25 265 от 27.09.1999 г. Медицинский монитор / Калядин Н. И., Леменков В. А., Коробейников А. В. и др. — Заявл. 16.12.99 № 99 125 594- опубл. Бюл. 2002, № 27.
- Aslanyan L., Zhuravlev Yu. Logic Separation Principle, Computer Science and Information Technologies Conference // Yerevan, September 17−20, 2001.- Pp. 151−156.
- Belousov V.A., Kalyadin N.I. A Simultaneous Approach to Decision Making // Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. — Vol. 8, no. 2. — Pp. 106 107.
- Belousov V.A., Kalyadin N.I. On the Problems of Classification of Sets of Natural Numbers // Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. — Vol. 8, no. 2. Pp. 157−159.
- Belousov V.A., Kalyadin N.I. Problems of Recognition and Classification for Families od Subsets of Natural Numbers // Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. Vol. 8, no. 2. — Pp. 108−109.
- Berikov V.B., Litvinenko A.G. The influence of prior knowledge on the expected performance of a classifier // Pattern Recognition Letters, 2003, vol. 24, no. 15. Pp. 2537−2548.
- Cheng Y. Mean shift, mode seeking, and clustering // IEEE Tans. Pattern Anal. Machine Intell. 1995. Vol. 17. — Pp. 790−799.
- Chernov V.M. The «modular perceptron»: A linear classes separability in the non-Archimedean features spaces // Proc. of the 10th Scandinavian Conference on Image Analysis (SCIA'97). Lappeenranta, Finland. 1997. V.2. — Pp. 803−808.
- Chernov V.M., Shabashev A.V. Non-Archimedian normalized fields in texture analysis tasks //Proc. of the 7th Intern. Conf. on Comp. Analysis of Images and Pattern (CAIP'97).- Springer. LNCS 1296. Pp. 154−161.
- Clockin W.F., Mellish C.S. Programming in Prolog. Berlin-Hidelberg-New York: Springer Verlag, 1981. — 327 p.
- Djukova E.V., Inyakin A.S., Peskov N.V., Sakharov A.A. Combinatorial (Logical) Data Analysis in Pattern Recognition Problems // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. — Vol. 15, no. 1. — Pp. 46−49.
- Djukova E.V., Zhuravlev Yu.I. Discrete Methods of Information Analisis in Recognition and Algorithm Synthesis // Pattern Recognition and Image Analisis. MAIC Nauka / Interperiodika Publishing, Moscow, 1997. — Vol. 7, no 2. Pp. 192−207.
- Dokukin A.A. One approach for the optimization of Estimates calculating algorithms //International Journal on Information Theories and Applications. Sofia. Bulgaria. 2003, no. 10. Pp. 463−467.
- Feferman S. Systems of predicative analysis //J. Symbolic Log. 29, № 1, 1964. Pp. 1−30.
- Gusev V., Ghuzhanova N. The Algorithms of Recognition of the Functional Sites in Genetic Texts // Proc. of the Workshop on Algoritmic Learning Theory, Japan, Tokio, 1990. Pp. 109−119.
- Haralick R.M., Shanmugam K., Dinstein I. Textural Features for Image Classification // IEEE Trans. Syst. Man. Cybern. 1973. V. SMS-3. Pp. 610 621.
- Hart P.E., Nillson N.J., Raphael B.A. A Formal Basis for the Heuristic Determination of Minimum Cost Paths. IEEE Transactions on System Cybernetics, 1968. Vol. SSC-4, July.
- Hartmanis J., Hopcroft J.E. An Overview of the Theory of Computational Complexity //J. Assoc. Computing Machinery 18, 1971. — Pp. 444−475.
- Jetsu T., Herzog P., Jaaskelainen T., Parkkinen J. Standardization of Spectral Image Formats // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005.- Vol. 15, no. 3. Pp. 618−620.
- Kalyadin N.I., Khodyreva M.D., Sadykov T.T., Shumilov K.E. Computer Prediction of Infections Diseases // Pattern Recognition and Image Analysis. 1998. Vol. 8, no. 2. — Pp. 414−415.
- Katerinochkina N.N., Ryazanov V.V. On Knowledge Generalization in Logical Recognition Models // Pattern Recognition and Image Analysis. 2003.- Vol. 13, no. 1. Pp. 40−42.
- Kel’manov A.V., Jeon B. A Posteriori Joint Detection and Discrimination of Pulses in a Quasiperiodic Pulse Train // IEEE Transactions on Signal Processing, 2004. Vol. 52, no.3. — Pp. 1−12.
- Knight K. Unification: A Multidiscriplinary Survey // ACM Computer Survey, 1989. Vol. 21, № 1. — Pp. 93−124.
- Kovshov N.K., Moiseev V.A., Ryazanov V.V. Algorithms for Detecting Logical Dependences in Recognition by Precedents // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. Vol. 15, no. 1. — Pp. 65−68.
- Khachay M.Yu. On Computational Complexity of the Minimal Committee of Finite Sets Problem // In: Proc. of the 2nd International Workshop 'Discrete Optimization Methods in Production and Logistics'. Omsk-Irkutsk. 2004. — Pp. 176−179.
- Khachay M.Yu. On the Computational Complexity of the Minimum Committee Problem // Journal of Mathematical Modeling and Algorithms. 2007. Vol. 6, no.4. — Pp. 547−561.
- Krasnoproshin V.V., Obraztsov V.A. Problems of Solvability and Choice of Algorithms for Decision Making by Precedence // Pattern Recognition and Image Analysis. 2006. Vol. 16, no. 2. — Pp. 155−170.
- Lange M.M., Ganebnykh S.N. Moment-Based Pattern Representation Using Shape and Grayscale Features // Proc. of the Iberian Conf. on Patt. Recogn. and Image Analysis, IbPRIA-2007, Spain. Springer, 2007. Pp. 523−530.
- Larin S.B., Ryazanov V.V. The Search of Precedent-Based Logical Regularities for Recognition and Data Analysis Problems // Pattern Recognition and Image Analysis. 1997. — Vol. 7, no. 3. — Pp. 322−333.
- Lbov G.S., Gerasimov M.K. A Method of Extreme Situations Forecasting Based on Multiple Time Series Analysis // Proc. of VII International Conference «Computer Data Analysis And Modeling». Minsk, 2004. — Pp. 231−234.
- Loog M., Duin R., Haeb-Umbach R. Multiclass Linear Dimension Reduction by Weighted Pairwise Fisher Criteria // IEEE Trans, on Pattern Analysis and Machine Intelligence. 2001. Vol. 23, no. 7. — Pp. 762−766.
- Manilo L.A., Nemirko A.P. Forming the Spectral Signs When Classifying the Electrocardiosignals within the Frequency Range // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. Vol. 15, no. 4. — Pp. 668−671.
- Martelli A., Mantanary V. An Efficient Unification Algorithm // ACM Trans. Program. Lang. Syst. 1982. Vol. 4. — Pp. 258−282.
- Matrosov V.L., Ivanova E.A. Classes of Correct Algorithms with Limited Capacity // Pattern Recognition and Image Analysis, Interperiodica, 1993. — Vol. 3, no. 4. Pp. 393−404.
- Mazurov VI.D. Efficient Choice and Diagnostics in the Neural Network Modeling of Constraints and Goals // Pattern Recognition and Image Analysis. 2000. Vol. 10, no. 1. — Pp. 153−155.
- Mazurov VI.D., Khachay M.Yu., Rubin A.I. Committee Constructions for Solving Problems of Selection, Diagnostics and Predication. // Proceedings of the Steklov Institute of mathematics. Suppl. l, 2002. — Pp. 67−101.
- Mazurov VI.D., Popov A.L. The Improvement of Recognition Algorithms as an 111-Formalized Optimization Problem // Pattern Recognition and Image Analysis. 1997. Vol. 7, no. 3. — Pp. 334−337.
- Mazurov VI.D., Sokolinskaya I.M. Discriminant Analysis and Randomization in Linear Optimization Problems with Unformalized Constraints // Pattern Recognition and Image Analysis. 2006. — Vol. 16, no. 2. — Pp. 170−179.
- Michael L. Fredman, Dan E. Willard. Trans-dichotomous Algorithms for Minimum Spanning Trees and Shortest Paths // Journal of Computer and System Sciences. Vol. 48(3), 1994. — Pp. 533−551.
- Moller J., Waagepetersen R. Markov connected component fields // Adv. App. Prob., 1998. Vol. 30. — Pp. 1−36.
- Pau L.F. Game Teoretical Pattern Recognition. Application to Imperfect Noncooperativ Learning and to Multiclass Classification. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. — Vol. PAMI-6, № 1, 1984.
- Paul W. Purdom Jr., Cynthia A. Brown. The Analysis of Algorithms. Holt, Rinehart and Wiston, 1985. 213 p.
- Quintiliano P., Santa-Rosa A., Guadagnin R. Hyperspectral Images Classification Based on KLT // Pattern Recognition and Image Analysis. 2006. Vol. 16, no. 1. — Pp. 39−43.
- Rubin F. The Lee Path Connection Algorithm. IEEE Transactions on Computers. 1974. — Vol. 23, № 9. — Pp. 35−59.
- Ryazanov V.V. Recognition Algorithms Based on Local Optimality Criteria // Pattern Recognition and Image Analysis. 1994. vol.4, no.2. — Pp. 98−109.
- Samochwalov K. The Impossibility Theorem for Universal Theory of Prediction // Reports of Formal Methodology of Empirical Sciences, PAN, Wroclaw, 1974. 19 p.
- Shibzoukhov Z.M. Contructive Training of Boolean-Valued Neural Networks of the Polynomial Type // Pattern Recognition and Image Analysis. 2001. vol. 11, no. 1. Pp. 95−96.
- Sidorova V.S. Modeling Age Dynamics of the Forest Texture in Aeroimage // Proc. IASTED Int. Conf. ACIT. Novosibirsk, 2002. Pp. 441−446.
- Trofimov O.E. Chaos and Recursive Denumerrability // Int. conf. on modelling and simulation (ICMS'04-Spain), Valladolid. 2004. Pp. 193−194.
- Vikent’ev A.A., Koreneva L.N. Setting the Metric and Measures of Informativity in Predicate Formulas Corresponding to the Statements of Experts about Hierarchical Objects // Pattern Recognition and Image Analysis. 2000. Vol. 10, no. 3. — Pp. 303−308.
- Vapnik V.N. Statistical Learning Theory. — John-Wiley&Sons, Inc., 1998. 736 p.
- Vasilyev V.I. The Reductional Principle in Pattern Recognition Learning (PRL) Problem // Pattern Recognition and Image Analysis, Interperiodica, 1991. Vol. 1, № 1. — Pp. 23−32.
- Vasilyev V.I., Gorelov Yu.I. The Synthesis of Forecasting Filters by Pattern Recognition Learning Methods // Pattern Recognition and Image Analysis, Interperiodica, 1997. Vol. 7, no. 3. — Pp. 353−368.
- Voronova L.M., Zhuravlev Yu.I. An Approach to the Automated Design of Agricultural Systems // Pattern Recognition and Image Analysis. 2003. — Vol. 13, no. 2. Pp. 384−386.
- Walther C.A. A Classification of Many-Sorted Unification Problems // LNCS. 1986. — № 230. — Pp. 525−537.
- Webb G.I. MultiBoosting: A technique for combining boosting and wagging // Machine Learning. 2000. Vol. 40, no. 2. — Pp. 159−196.
- Yankovskaya A.Ye., Gedike A.I. Theoretical Base, Realization and Application of the Intelligent System EXAPRAS // Proceeding East-West Conference On Artificial Intelligence «EWAIC'93 From Theory to Practice». Moscow, 1993. — Pp. 248−252.
- Yudin V.N. Applying Cluster Analysis for Searching for Analogs in Diagnostics and Choice of Treatment // Pattern Recognition and Image Analysis. Vol. 13, no. 4, 2003. — Pp. 706−713.
- Yudin V.N., Bespaev A.T. Application of Cluster Analysis for Searching for Analogies in Diagnostics and Choice of Treatment in the «Doctor's Partner «System // Pattern Recognition and Image Analysis. 2003. — Vol. 13, no. 2. Pp. 387−390.
- Zagoruiko N.G., Borisova I.A. Principles of Natural Classification // Pattern Recognition and Image Analysis. 2005. — Vol. 15, no. 1. — Pp. 27−30.
- Zhuravlev Yu.I., Kuznetsova A.V., Ryazanov V.V., Senko O.V., Botvin M.A. The Use of Pattern Recognition Methods in Tasks of Biomedical Diagnostics and Forecasting // Pattern Recognition and Image Analysis. 2008. — Vol. 18, no. 2. Pp. 195−201.
- Cancer in Finland in 1954−2008. Helsinki, 1989. 91 p.1. УТВЕРЖДАЮ»
- Вице-президент Удмуртскогоюнального отделения Академии)-технических наук Российской ' щи (УРОАМТНРФ), инструктор РФ1. ТВ Л. Гоголев /?0031 Л 2008 г. о внедрении результатов докторской диссертационной работы
- Конструктивизация моделей классификации конечных объектов: концепция, методы и компьютерная реализация» автора Калядина Николая Ивановича.
- Мы, представители УРО АМТН РФ, настоящим актом подтверждаем следующее.
- Материалы докторской диссертации Калядина Н. И. неоднократно использовались (1994−2007 гг.) в работе УРО АМТН РФ в области компьютеризации информационных и медицинских технологий.
- Наиболее существенные научные результаты диссертационной работы заключаются в следующем.
- На основе предложенной концепции конструктивизации автором проведены объемные системные исследования широкого класса прикладных задач в трех направлениях: диагностика, мониторинг, прогноз.
- A. Диагностика. Разработаны методы и алгоритмы классификации (распознавания) текстурных изображений как наиболее распространенных и сложных по своей природе объектов.
- B. Прогноз. Разработан комплекс алгоритмов и программ, базы данных по компьютерному анализу и прогнозу (1946−2015 гг.) онкологических, психических и инфекционных заболеваний населения Удмуртской Республики.
- Значение полученных в диссертации научных результатов для практики.
- Разработанный первый отечественный монитор пеонатальный МНК-01-НИОТК-Иж внесен в Государственный реестр изделий, разрешенных к медицинскому применению и серийному производству (1998 г.).
- Результаты диссертации могут быть рекомендованы для дальнейших как теоретических, так и прикладных исследований в области компьютеризации информационных и медицинских технологий.1. Главный специалист Н1
- Проректор по научной. Ижевской Государстве? академик АМТН РФ, д.
- ОАО «Ижевский Мотозавод «Аксион-хо! член-корреспондент АМТН, к.ф. м.н.1. ВЕРЖДАЮ"шженер О Ар «ИЭМЗ «Купол»
- В.В. Виснер / С&иУЛ ^ Я 2008 г. 1. АКТо внедрении результатов докторской диссертационной работы
- Конструктивизация моделей классификации конечных объектов: концепция, методы и компьютерная реализация» автора Калядина Николая Ивановича.
- Мы, представители ОАО «ИЭМЗ «Купол», настоящим актом подтверждаем следующее.
- Заместитель директора проекта АПК Начальник лаборатории сертификации1. УТВЕРЖДАЮ"нженер ОАО «Ижевскийон-холдинг» 7 / A.C. Пышков /2008 г. 1. АКТо внедрении результатов докторской диссертационной работы
- Конструктивизация моделей классификации конечных объектов: концепция, методы и компьютерная реализация» автора Калядина Николая Ивановича.
- Мы, представители корпорации «Аксион», настоящим актом подтверждаем следующее.
- Наиболее существенные научно-технические результаты диссертационной работы в области компьютерных медицинских технологий.
- Новизна, оригинальность и приоритетность технических решений подтверждены авторским свидетельством № 25 265 от 27.09.1999 г. (Медицинский монитор) — патентом № 2 161 905 от 21.01.2001 г. (Электродное устройство).
- Практическая ценность диссертационной работы состоит в следующем.
- Приемочные технические испытания монитора КМ-Н проведены в испытательном центре АО «ВНИИМП-ВИТА» РАМН (г. Москва, 1996 г.).
- Клинические испытания проведены (1996 г.) в трех клиниках: Московском областном научно-исследовательском институте акушерства и гинекологии
- МОНИИАГ г. Москва) — Научном центре акушерства, гинекологии и перинаталогии (НЦАГП РАМН г. Москва), роддоме № 4 (г. Ижевск).
- Главный конструктор медицинской техники концерна «Аксион», '? / Р. Г. Мубаракшин /
- Заместитель начальника ОКБ ОАО «Ижевский Мотозавод «Аксион-холдинг» ^^ ^ЛЬ*^ /В.П. Карасев/1. УТВЕРЖДАЮ»
- Первый заместитель генерального директора по стратегическому развитию ФГУП «Ижевский механический завод», член-корр^А^ТД^Щ^^н1. ЛпГ| А
- ЖГ:-. «ШЩПарфенов / «/?- «I Д1ШШМЩЩ і 1 2008г.1. АКТо внедрении результатов докторской диссертационной работы
- Конструктивизация моделей классификации конечных объектов: концепция, методы и компьютерная реализация» автора Калядина Николая Ивановича.
- Мы, представители ФГУП «Ижевский механический завод», настоящим актом подтверждаем следующее.
- При разработке и реализации перспективного плана развития специальной и медицинской техники, информационных технологий ФГУП «Ижевский механический завод» были использованы материалы докторской диссертационной работы Калядина Николая Ивановича.
- Полученные автором результаты могут быть применены при проектировании систем технического зрения (СТЗ) симультанного типа (с теоретически предельным быстродействием) как в промышленности, так и для компьютеризации медицинских технологий.
- Главный конструктор гражданской продукции и спецтехники
- Главный конструктор информационных технологий1. Е. К. Маслова /