Поиск на русском языке Макляев

Версия 09:36, 22 октября 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

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 - 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.

№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.

№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.

№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: 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!