Киреев, В. С. Алгоритм кластеризации данных с минимаксной оптимизацией критериев качества разбиения [Текст] / В. С. Киреев> // Информационные технологии. - 2007. - N 7. - С. . 47-49. - Библиогр.: с. 49 (4 назв. )
Рубрики: Вычислительная техника--Математическое обеспечение (Программирование) Кл.слова (ненормированные): моделирование систем -- методы итеративной кластеризации -- кластеризация данных -- методы оптимизации -- алгоритмы кластеризации данных -- кластерный анализ Аннотация: Рассматривается предложенный автором метод итеративной кластеризации с одновременной оптимизацией меж-и внутрикластерного расстояний - основных критериев качества разбиения. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Дьяконов, В. П. (д-р техн. наук, проф., зав. каф.). Матричная система MATLAB в биоинформатике [Текст] / В. П. Дьяконов, Ф. А. Хотова> // Информационные технологии. - 2009. - N 6. - С. 69-74. - Библиогр.: с. 74 (4 назв. ) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Кл.слова (ненормированные): биоинформатика -- анализ генных цепочек -- обработка микромассивов -- масс-спектрометрические данные -- кластеризация данных -- филогенетические деревья Аннотация: Рассматриваются возможности матричной системы MATLAB R2008a в биоинформатике. На примере анализа генной цепочки птичьего гриппа описана работа пакета расширения Bioinformatics Toolbox с мировыми Интернет-ресурсами по генетике, а также средства пакета по обработке микромассивов и данных масс-спектроскопии. Доп.точки доступа: Хотова, Ф. А. (аспирант) Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Построение плотностей распределения Пирсона для многомодальных выборок с применением кластеризации [Текст] / Е. М. Борчик [и др.]> // Информационные технологии. - 2012. - № 12. - С. 30-35. - Библиогр.: с. 35 (9 назв.) . - ISSN 1684-6400
Рубрики: Радиоэлектроника Искусственный интеллект. Экспертные системы Кл.слова (ненормированные): статистические критерии согласия -- многомодальные выборки -- методы кластерного анализа -- функции Пирсона -- Пирсона функции -- кластеризация данных -- дифференциальные уравнения Аннотация: Рассматривается задача построения статистических моделей распределений многомодальных выборок данных. Доп.точки доступа: Борчик, Е. М.; Якимов, А. И. (кандидат технических наук); Степанов, А. И.; Башаримов, В. В. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Семитуркин, О. Н. Моделирование работы каналов российского трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики [Текст] / О. Н. Семитуркин> // Финансы и кредит. - 2013. - № 17. - С. 12-21 : табл., диагр. - Библиогр.: с. 21 (2 назв. ) . - ISSN 2071-4688
Рубрики: Экономика Кредитно-денежная система Кл.слова (ненормированные): денежно-кредитная политика -- добыча полезных ископаемых -- кластеризация данных -- кредитные каналы -- кредитные риски -- моделирование в экономике -- трансмиссионные механизмы -- трансмиссия Аннотация: Представлены результаты исследования работы каналов российского трансмиссионного механизма денежно-кредитной политики (ТММ). Исследование проведено с учетом двух ступеней ТММ: влияния импульсов денежно-кредитной политики на банковскую систему и влияния результатов работы первой ступени на реальный сектор экономики. Особенностью исследования является кластеризация исходных данных на секторы экономики по отраслям "добыча полезных ископаемых" и "обрабатывающие производства". По результатам исследования предложена модель ТММ в России в некризисный период. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1) Свободны: эк. (1) |
Мальцева, Дарья Васильевна (кандидат социологических наук). Люблянская школа сетевого анализа [Текст] : заметки социолога / Д. В. Мальцева> // Социологические исследования. - 2018. - № 5. - С. 154-156 . - ISSN 0132-1625
Рубрики: Социология Социология организаций Кл.слова (ненормированные): Люблянская школа сетевого анализа -- вузы -- высшее образование -- изучение социологии -- кластеризация данных -- магистратура -- онлайн-сообщества -- организация обучения -- преподавание социологии -- сетевой анализ -- сетевые исследования -- студенты -- школы сетевого анализа Аннотация: Университет Любляны (Univerza v Ljubljani) – старейший и долгое время единственный университет в Словении, основанный в 1919 г., после Первой мировой войны и образования Королевства Сербов, Хорватов и Словенцев (1918–1945). На 23 факультетах и в трех академиях искусств, входящих в университет, обучаются свыше 40 тыс. студентов (для сравнения – в НИУ "Высшая школа экономики" обучается около 33 тыс. студентов). Университет входит в топ-500 академического рейтинга мировых университетов, а также занимает 298 место в рейтинге университетов по оценке академической деятельности (данные 2015 г. ). Основными исследовательскими направлениями деятельности Центра методологии и информатики являются методы и инструменты анализа социальных сетей, применение математических моделей в социальных науках, изучение различных феноменов информационного общества (в т. ч. исследование онлайн-сообществ и практик поведения детей в Интернете). Под руководством профессоров А. Ферлигой и В. Батагеля на базе центра сложилась так называемая "Люблянская школа сетевого анализа", которая хорошо известна сообществу "сетевых" исследователей по разработке и применению кластеризации данных. Доп.точки доступа: Университет Любляны Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Бояров, А. А. Алгоритм стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе для оценивания параметров смеси гауссовых распределений без учителя при разреженных параметрах [Текст] / А. А. Бояров, О. Н. Граничин> // Автоматика и телемеханика. - 2019. - № 8. - С. 44-63. - Библиогр.: с. 62-63 (25 назв.) . - ISSN 0005-2310
Рубрики: Радиоэлектроника Кибернетика Математика Математическая кибернетика Вычислительная техника Прикладные информационные (компьютерные) технологии в целом Кл.слова (ненормированные): алгоритмы стохастической аппроксимации -- гауссовы распределения -- кластеризация данных -- машинное обучение -- рандомизация -- стохастическая аппроксимация Аннотация: Рассматриваются возможности применения алгоритмов стохастической аппроксимации с рандомизацией на входе в условиях неизвестных, но ограниченных помех при изучении кластеризации данных, порожденных смесью гауссовых распределений. Доп.точки доступа: Граничин, О. Н. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |
Выявление уровня развития физической культуры и массового спорта в регионе на основе кластерного анализа [Текст] / Д. Г. Максимов, А. В. Аношин, Н. В. Котлячкова, А. Ю. Мерзлякова> // Теория и практика физической культуры. - 2021. - № 11. - С. 38-40 : ил. - Библиогр.: с. 40 (1 назв.) . - ISSN 0040-3601
Рубрики: Физическая культура и спорт Теория и методика физического воспитания--Российская Федерация--Россия--Приволжский федеральный округ Кл.слова (ненормированные): занятия спортом -- кластеризация данных -- кластерный анализ -- массовый спорт -- российские регионы Аннотация: Выявление физической культуры и массового спорта в субъектах Приволжского федерального округа с применением метода кластерного анализа. Доп.точки доступа: Максимов, Д. Г.; Аношин, А. В.; Котлячкова, Н. В.; Мерзлякова, А. Ю. Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1) Свободны: ч.з. (1) |