RUS  ENG
Полная версия
ЖУРНАЛЫ // Препринты Института прикладной математики им. М. В. Келдыша РАН

Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2008, 007, 29 стр. (Mi ipmp359)

О некоторых свойствах оценки метода распознавания символов, основанного на полиномиальной регрессии
М. Б. Гавриков, Н. В. Пестрякова, А. В. Усков, В. В. Фарсобина

Список литературы

1. М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова, “Метод полиномиальной регрессии в задачах распознавания печатных и рукопечатных символов”, Препринт ИПМатем. АН СССР, 2004, 22, 12 с.  mathnet
2. М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова, О.А. Славин, В.В. Фарсобина, “Развитие метода полиномиальной регрессии и практическое применение в задаче распознавания”, Препринт ИПМатем. АН СССР, 2006, 25, 21 с.  mathnet
3. М.Б. Гавриков, А.В. Мисюрев, Н.В. Пестрякова, О.А. Славин, “Развитие метода полиномиальной регрессии и практическое применение в задаче распознавания символов”, Автоматика и Телемеханика, 2006, № 3, 119–134  mathnet
4. М.Б. Гавриков, Н.В. Пестрякова, А.В. Усков, В.В. Фарсобина, “О некоторых свойствах метода распознавания символов, основанного на полиномиальной регрессии”, Препринт ИПМатем. АН СССР, 2004, 22, 20 с.  mathnet
5. G.S. Sebestyen, Decision Making Processes in Pattern Recognition, MacMillan, New York, 1962
6. N.J. Nilson, Learning Machines, McGraw-Hill, New York, 1965
7. J. Schürmann, Polynomklassifikatoren, Oldenbourg, Munchen, 1977
8. J. Schürmann Pattern Classification, John Wiley & Sons, Inc., 1996
9. A.E. Albert and L.A. Gardner, Stochastic Approximation and Nonlinear Regression, Research Monograph, 42, MIT Press, Cambridge, MA, 1966
10. D. Becker and J Schürmann, “Zur verstärkten Berucksichtigung schlecht erkennbarer Zeichen in der Lernstichprobe”, Wissenschaftliche Berichte AEGTelefunken, 45 (1972), 97–105
11. Y.-H. Pao, “The Functional Link Net: Basis for an Integrated Neural-Net Computing Environment”, Adaptive Pattern Recognition and Neural Networks, ed. Yoh-Han Pao, Addisson-Wesley, Reading, MA, 1989, 197–222  adsnasa
12. J. Franke, “On the Functional Classifier”, Association Francaise pour la Cybernetique Economique et Technique (AFCET), Paris, Proceedings of the First International Conference on Document Analysis and Recognition, St. Malo, 1991, 481–489
13. Дж. Себер, Линейный регрессионный анализ, Мир, М., 1980
14. Ю.В. Линник, Метод наименьших квадратов и основы математико-статистической теории обработки наблюдений, Физматлит, М., 1958


© МИАН, 2025