Диплом, курсовая, контрольная работа
Помощь в написании студенческих работ

Литература. 
Прогнозирование количества и классов солнечных вспышек на основе их предыстории по данным репозитория UCI с применением автоматизированного системно-когнитивного анализа и интеллектуальной системы "Эйдос"

РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Луценко Е. В. Методологические аспекты выявления, представления и использования знаний в АСК-анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2011. — № 06(070). С. 233 — 280. Луценко Е. В. Количественный автоматизированный SWOTи… Читать ещё >

Литература. Прогнозирование количества и классов солнечных вспышек на основе их предыстории по данным репозитория UCI с применением автоматизированного системно-когнитивного анализа и интеллектуальной системы "Эйдос" (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

1. Луценко Е. В. Методика использования репозитария UCI для оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2003.

2. Луценко Е. В. АСК-анализ, моделирование и идентификация живых существ на основе их фенотипических признаков / Е. В. Луценко, Ю. Н. Пенкина // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2014.

3. Луценко Е. В. Теоретические основы, технология и инструментарий автоматизированного системно-когнитивного анализа и возможности его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов / Е. В. Луценко, В. Е. Коржаков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2013. — № 04(088). С. 340 — 359.

4. Луценко Е. В. Автоматизированный системно-когнитивный анализ в управлении активными объектами (системная теория информации и ее применение в исследовании экономических, социально-психологических, технологических и организационно-технических систем): Монография (научное издание). — Краснодар: КубГАУ. 2002. — 605 с.

5. Луценко Е. В. 30 лет системе «Эйдос» — одной из старейших отечественных универсальных систем искусственного интеллекта, широко применяемых и развивающихся и в настоящее время / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2009. — № 10(054). С. 48 — 77.

6. Луценко Е. В. Универсальная когнитивная аналитическая система «Эйдос-Х++» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2012. — № 09(083). С. 328 — 356.

7. Луценко Е. В. Метризация измерительных шкал различных типов и совместная сопоставимая количественная обработка разнородных факторов в системно-когнитивном анализе и системе «Эйдос» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2013. — № 08(092). С. 859 — 883.

8. Луценко Е. В. Методологические аспекты выявления, представления и использования знаний в АСК-анализе и интеллектуальной системе «Эйдос» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2011. — № 06(070). С. 233 — 280.

9. Луценко Е. В. Моделирование сложных многофакторных нелинейных объектов управления на основе фрагментированных зашумленных эмпирических данных большой размерности в системно-когнитивном анализе и интеллектуальной системе «Эйдос-Х++» / Е. В. Луценко, В. Е. Коржаков // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2013. — № 07(091). С. 164 — 188.

10. Луценко Е. В. Системно-когнитивный анализ как развитие концепции смысла Шенка — Абельсона / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2004. — № 03(005). С. 44 — 65.

11. Луценко Е. В. Количественный автоматизированный SWOTи PEST-анализ средствами АСК-анализа и интеллектуальной системы «Эйдос-Х++» / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2014. — № 07(101). С. 1368 — 1410.

12. Луценко Е. В. Системная теория информации и нелокальные интерпретируемые нейронные сети прямого счета / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2003. — № 01(001). С. 79 — 91.

13. Луценко Е. В. Автоматизированная система распознавания образов, математическая модель и опыт применения. В сб.: «В. И. Вернадский и современность (к 130-летию со дня рождения)». Тезисы научно-практической конференции. — Краснодар: КНА, 1993. — С. 37−42.

14. Луценко Е. В. Когнитивные функции как обобщение классического понятия функциональной зависимости на основе теории информации в системной нечеткой интервальной математике / Е. В. Луценко, А. И. Орлов // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2014. — № 01(095). С. 122 — 183.

15. Луценко Е. В. Прогнозирование продолжительности жизни пациентов, перенесших сердечный приступ, по данным эхокардиограммы на основе базы данных репозитория UCI / Е. В. Луценко // Политематический сетевой электронный научный журнал Кубанского государственного аграрного университета (Научный журнал КубГАУ). — Краснодар: КубГАУ, 2014. — № 08(102). С. 1282 — 1328.

Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой