Поиск на русском языке Макляев

Материал из Wiki
(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
Строка 1: Строка 1:
'''Нейронные сети.'''
+
'''Машинное обучение'''
  
Виды нейронных сетей, моделирование с помощью нейронных сетей, прогнозирование.
+
Методы машинного обучения.
 +
 +
Для поиска необходимых мне публикаций (статьи, журналы, книги). Результатом моего поиска стали 11 статей из 35059937 возможных.
  
Для поиска необходимых мне публикаций (статьи, журналы, книги). Результатом моего поиска стали 1207 публикаций из 35059937 возможных. В качестве дополнительных параметров поиска я указал:
+
Статья №1 - ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА - ХУАНГА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ [https://www.elibrary.ru/item.asp?id=21646086]. Статья 2014 года 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 статью русского автора [https://www.elibrary.ru/item.asp?id=19581209] имеющую 64 цитирования из ядра РИНЦ, а также на статьи иностранных авторов.
- искать в публикациях, имеющих полный текст на eLib;
+
- искать в публикациях, доступных для вас;
+
 
+
Среди найденных публикаций имеются статьи рассматривающие выбранную мною тему с точки зрения философии, экономики, создания программных обеспечений, автоматизации и т.д., множество статей совпадают с выбранной мной тематикой и имеют более 1 цитирования.
+
 
+
Статья №1 - [https://www.elibrary.ru/item.asp?id=14871745]. Статья 2008 года имеет 40 цитирований и предлагает методы обнаружения выбросов в статистических данных. Методы реализуются с применением нейронной сети перцептронного типа. Приведены примеры, иллюстрирующие работоспособность предлагаемых алгоритмов.
+

Версия 10:26, 8 октября 2020

Машинное обучение

Методы машинного обучения.

Для поиска необходимых мне публикаций (статьи, журналы, книги). Результатом моего поиска стали 11 статей из 35059937 возможных.

Статья №1 - ПРОГНОЗИРОВАНИЕ НЕСТАЦИОНАРНЫХ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ НА ОСНОВЕ ПРЕОБРАЗОВАНИЯ ГИЛЬБЕРТА - ХУАНГА И МАШИННОГО ОБУЧЕНИЯ [1]. Статья 2014 года 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 статью русского автора [2] имеющую 64 цитирования из ядра РИНЦ, а также на статьи иностранных авторов.

Персональные инструменты
Пространства имён

Варианты
Действия
Навигация
Инструменты