RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Информатика и её применения

Информ. и её примен., 2021, том 15, выпуск 2, страницы 44–51 (Mi ia727)

Некоторые свойства смесей нормальных распределений и их приложения к задачам магнитоэнцефалографии
М. Б. Гончаренко, Т. В. Захарова

Литература

1. Titterington D. M., Smith A. F. M., Makov U. E., Statistical analysis of finite mixture distributions, Wiley, New York, NY, USA, 1985, 243 pp.  zmath
2. McLachlan G. J., Peel D., Finite mixture models, Wiley & Sons, New York, NY, USA, 2000, 419 pp.  zmath
3. Гончаренко М. Б., Захарова Т. В., “Особенности поведения конечных смесей нормальных распределений”, Вестник Московского университета. Сер. 15: Вычислительная математика и кибернетика, 2018, № 3, 30–36 [Goncharenko M. B., T. V. Zakharova, “Features of behavior of finite mixtures of normal distributions”, Bull. Moscow State University. Ser. 15: Comput. Math., Cybern., 2018, no. 3, 30–36]
4. Teicher H., “On the mixture of distributions”, Ann. Math. Stat., 31:1 (1960), 55–73  crossref  zmath
5. Teicher H., “Identifiability of finite mixtures”, Ann. Math. Stat., 34:4 (1963), 1265–1269  crossref  zmath
6. Королев В. Ю., EM-алгоритм, его модификации и их применение к задаче разделения смесей вероятностных распределений: Теоретический обзор, ИПИ РАН, М., 2007, 94 с. [Korolev V. Yu., EM algorithm modifications and their application to the separation of mixtures of probability distributions. Theoretical review, IPI RAN, M., 2007, 94 pp.]
7. Боровков А. А., Математическая статистика, 4-е изд., Лань, М., 2010, 704 с. [Borovkov A. A., Mathematical statistics, 4th ed., Lan, M., 2010, 704 pp.]
8. Hamalainen M., Hari R., Ilmoniemi R. J., Knuutila J., Lounasmaa O. V., “Magnetoencephalography — theory, instrumentation, and applications to noninvasive studies of the working human brain”, Rev. Mod. Phys., 65:2 (1993), 413–497  crossref  adsnasa
9. Захарова Т. В., Никифоров С. Ю., Гончаренко М. Б., Драницына М. А., Климов Г. А., Хазиахметов М. Ш., Чаянов Н. В., “Методы обработки сигналов для локализации невосполнимых областей головного мозга”, Системы и средства информатики, 22:2 (2012), 157–175  mathnet [Zakharova T. V., S. Yu. Nikiforov, M. B. Goncharenko, M. A. Dranitsyna, G. A. Klimov, M. Sh. Khaziakhmetov, N. V. Chayanov, “Signal processing methods for localization of nonrenewable brain regions”, Sistemy i Sredstva Informatiki — Systems and Means of Informatics, 22:2 (2012), 157–175]
10. Гончаренко М. Б., Захарова Т. В., “Вероятностный подход к решению обратной задачи МЭГ”, Системы и средства информатики, 28:1 (2018), 35–52  mathnet [Goncharenko M. B., T. V. Zakharova, “Probabilistic approach to solving the magnetoencephalography inverse problem”, Sistemy i Sredstva Informatiki — Systems and Means of Informatics, 28:1 (2018), 35–52]
11. Zakharova T. V., Karpov P. I., Bugaevskii V. M., “Localization of the activity source in the inverse problem of magnetoencephalography”, Comput. Math. Model., 28:2 (2017), 148–157  crossref  zmath  elib
12. Дрейпер Н. Р., Смит Г., Прикладной регрессионный анализ, Пер. с англ., 3-е изд., Диалектика, М., 2016, 912 с.; Draper N., H. Smith, Applied regression analysis, 3rd ed., John Wiley & Sons, Inc., New York, NY, 1998, 736 pp.  adsnasa


© МИАН, 2025