Поиск на русском языке Макляев

Версия 22:25, 4 ноября 2020

Нейросетевое моделирование

Нейросетевое моделирование, нейронные сети.

№1 Статья - FORECASTING NONSTATIONARY TIME SERIES BASED ON HILBERT–HUANG TRANSFORM AND MACHINE LEARNING Kurbatsky V.G., Sidorov D.N., Spiryaev V.A., Tomin N.V. Automation and Remote Control. 2014. Т. 75. № 5. С. 922-934

Статья 2014 года входит в ядро РИНЦ имеет 2 цитирования из ядра РИНЦ и написана докторами технических и физико-математических наук Иркутского государственного университета и доступна для скачивания. Авторы данной работы ссылаются на другие 34 работы. на Например на книгу русского автора имеющую 64 цитирования из ядра РИНЦ, НЕЙРОИНФОРМАТИКА не входящую в ядро РИНЦ имеющую 455 цитирований в РИНЦ и 71 цитирование из ядра РИНЦ, а также на статьи иностранных и русских авторов.

Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (проекты № 09-01-00377 и № 09-08-91330). Работа также поддержана грантом № 4633.2010.8 поддержки ведущих научных школ РФ и Минобрнауки РФ, проект программы "научные и научно-педагогические кадры инновационной России".

№2 Статья - THE MEDICAL ASPECTS OF DEVELOPMENT OF MAN-MACHINE INTERACTION SYSTEMS WITH USING OF VIRTUAL REALITY MODELS FOR NEUROSURGERY Timofeev A.V., Chernakova S.E., Litvinov M.V. и др. ТРУДЫ СПИИРАН.-2008. -№6. -С.184-196 .

Статья 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет имеет 2 цитирования из ядра РИНЦ и написана авторами из разных высших учебных заведений связанных с информационными технологиями. Авторы ссылаются на 16 публикаций среди которых есть статьи этих же авторов, патенты США и статьи других авторов. Например цитируемая статья в сборнике трудов конференций 2005 года входит в ядро РИНЦ (имеет 10 цитирований) и Scopus (имеет 7 цитирований), она недоступна для чтения из eLibrary. Авторы данной работы ссылаются на другие 16 работ, среди которых есть авторы этой статьи, также многие статьи отсутствуют в eLibrary, большая часть цитируемой литературы непопулярна и имеет мало цитируема.

№3 Статья - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ МАНЖУЛА В.Г., ФЕДЯШОВ Д.С. ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ -2011. -№4. -C.108-114

Статья в журнале ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 2011 года, не входит в ядро РИНЦ, имеет 21 цитирования из ядра РИНЦ. Доступна для чтения из eLibrary. Авторы этой статьи ссылаются на 8 других работ, среди которых есть авторы данной работы. Например статья про ОСНОВЫ ТЕОРИИ НЕЧЕТКИХ И ГИБРИДНЫХ СИСТЕМ не входит в ядро РИНЦ и имеет 84 цитирования из ядра РИНЦ, относится к направлению Computer and information sciences. Другая статья про НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ И ОПТИМИЗАЦИИ не входит в ЯДРО РИНЦ и имеет 27 цитирований из ядра РИНЦ, недоступна для свободного прочтения.

Очень большая часть работ которые цитируют эту работу являются одни и те же авторы. Работы цитирующие её непопулярны

№4 Статья - ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР СОЛДАТОВА ОЛЬГА ПЕТРОВНА, ГАРШИН АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ КОМПЬЮТЕРНАЯ ОПТИКА -2010. -№2. -С.252-259

Статья 2010 года, входит в ядро РИНЦ, входит в Scopus, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 14 цитирований из ядра Scopus. Доступна для чтения из eLibrary. Относится к тематическому направлению Computer and information sciences. Авторы данной статьи ссылаются на 11 другие работы, среди которых присутствуют работы иностранных авторов.

Для просмотра из РИНЦ доступна только одна статья из того же журнала. Статья про ПОЭТАПНОЕ ОБУЧЕНИЕ РАДИАЛЬНЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ входит в ядро РИНЦ и имеет 2 цитирования из ядра РИНЦ и 14 и ссылается на три другие статьи.

№5 Статья - THE USE OF ARTIFICIAL INTELLIGENCE METHODS IN THE ANALYSIS OF SERIAL KILLERS' PERSONAL CHARACTERISTICS Yasnitsky Leonid N., Vauleva Svetlana V., Safonova Darya N., Cherepanov Fyodor M. КРИМИНОЛОГИЧЕСКИЙ ЖУРНАЛ БАЙКАЛЬСКОГО ГОСУДАРСТВЕННОГО УНИВЕРСИТЕТА ЭКОНОМИКИ И ПРАВА -2015. -№3. -С423-430

Статья 2010 года, входит в ядро РИНЦ, входит в Scopus, имеет 11 цитирований из ядра РИНЦ и 14 цитирований из ядра Scopus. Доступна для чтения из eLibrary.

Задания: 2. Выбор темы, выбор ключевых слов, поиск по ключевым словам в РИНЦ, анализ результатов поиска, при необходимости - уточнение ключевых слов. Выбор наиболее перспективных авторов, поиск авторов в базе патентов (Яндекс Патент, ФИПС). Определение УДК, поиск по УДК. Анализ публикаций, на которые ссылаются в выбранных статьях, анализ публикаций, которые ссылаются на выбранные статьи.

Всё - записать в соответствующую страницу "Русскоязычный поиск" Результат: тема, ключевые слова, количество результатов в РИНЦ, 4-5 наиболее интересных статей (авторы, название, журнал, год, номер). Выбор 2 авторов, результ поиска их патентов, сведения по найденным патентам. Вывод об актуальности и востребованности тематики.

3. Поиск по ключевым словам в Scopus, WoS. выбор 5-6 наиболее интересных статей. Указание IF журналов где опубликованы статьи и индекса Хирша основных авторов.

Общее замечание по заданиям 2-3: напоминаю, что нужно руководствоваться Правилами оформления списка литературы и библиографических ссылок!