Поиск на русском языке Макляев

Нейросетевое моделирование

Нейросетевое моделирование, нейронные сети.

№1 Книга - 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

Книга 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. Она ссылается на другую книгу русского автора имеющую 64 цитирования из ядра РИНЦ, а также на статьи иностранных авторов.

№2 Статья - МЕДИЦИНСКИЕ АСПЕКТЫ РАЗРАБОТКИ СИСТЕМ ЧЕЛОВЕКО-МАШИННОГО ВЗАИМОДЕЙСТВИЯ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ МОДЕЛЕЙ ВИРТУАЛЬНОЙ РЕАЛЬНОСТИ ДЛЯ НЕЙРОХИРУРГИИ ТИМОФЕЕВ А.В., ЧЕРНАКОВА С.Э., ЛИТВИНОВ М.В., АНИЧКОВ А.Д., ПОЛОНСКИЙ Ю.З., КОЗАЧЕНКО А.В.

Статья 2008 года, входит в ядро РИНЦ, имеет имеет 2 цитирования из ядра РИНЦ.

№3 Статья - НЕЙРОННЫЕ СЕТИ КОХОНЕНА И НЕЧЕТКИЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОМ АНАЛИЗЕ ДАННЫХ МАНЖУЛА В.Г., ФЕДЯШОВ Д.С.

Статья в журнале ФУНДАМЕНТАЛЬНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ 2011 года, не входит в ядро РИНЦ, имеет 21 цитирования из ядра РИНЦ.

№4 Статья - ПРИМЕНЕНИЕ СВЕРТОЧНОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ РУКОПИСНЫХ ЦИФР СОЛДАТОВА ОЛЬГА ПЕТРОВНА, ГАРШИН АЛЕКСАНДР АЛЕКСАНДРОВИЧ

Статья 2010 года, входит в ядро РИНЦ, входит в Scopus, имеет 15 цитирований из ядра РИНЦ и 14 цитирований из ядра Scopus.

№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.

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

Задания: 1. Регистрация в РИНЦ в качестве АВТОРА. Результат: SPIN код ИЛИ страница с описанием предпринятых действий, которые тем не менее не привели к получению SPIN-кода.

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!