Пестрякова Надежда Владимировна

Публикации в базе данных Math-Net.Ru

1. Статистический классификатор для определения области локализации онкопатологии по анализу крови
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2024, 022, 15 стр.
2. Нахождение области локализации онкопатологии по параметрам крови больного
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2023, 024, 14 стр.
3. Статистический классификатор для диагностики онкологических заболеваний
   
   ИТиВС, 2023, № 1,  39–49
4. Прототип системы поддержки принятия решений в медицинской диагностике на основе статистического подхода
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2022, 076, 23 стр.
5. Статистический подход для диагностики онкологических заболеваний по параметрам крови
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2022, 072, 12 стр.
6. О свойствах классификатора при незначительных отклонениях параметров крови от нормы
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2021, 070, 26 стр.
7. О свойствах классификатора при максимальных отклонениях параметров крови от нормы
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2021, 064, 27 стр.
8. О свойствах классификатора при нормальных параметрах крови
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2021, 036, 23 стр.
9. О свойствах классификатора при значительных отклонениях параметров крови от нормы
   
   Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2021, 031, 27 стр.
10. О способности статистического классификатора к обобщениям
    
    ИТиВС, 2021, № 4,  38–50
11. Об устойчивости статистического классификатора состояний систем организма человека к искажениям в вырожденных случаях
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2020, 049, 26 стр.
12. Об устойчивости статистического классификатора состояний систем организма человека к искажениям
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2020, 032, 40 стр.
13. Об экстраполяционных свойствах статистического классификатора
    
    ИТиВС, 2020, № 4,  78–89
14. Статистический метод распознавания на основе нелинейной регрессии
    
    Матем. моделирование, 32:4 (2020),  116–130
15. Исследование характеристик метода распознавания на модификации обучающего множества
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019, 148, 12 стр.
16. Вычислительные аспекты задач цифровой нутрициологии
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019, 136, 16 стр.
17. Распознавание символов методом полиномиальной регрессии
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2019, 124, 14 стр.
18. Структура базы обучения статистического классификатора состояний систем организма человека
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 255, 40 стр.
19. О структуре базы обучения классификатора для оценивания состояния здоровья человека
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2018, 126, 18 стр.
20. О свойствах обучающих множеств
    
    ИТиВС, 2018, № 4,  97–107
21. О построении признакового пространства в задаче обучения
    
    ИТиВС, 2018, № 1,  22–29
22. Метод оценивания состояния здоровья человека
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2017, 008, 18 стр.
23. Исследование характеристик метода распознавания на обучающем множестве
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2015, 035, 24 стр.
24. Статистические свойства множеств символов
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2015, 034, 13 стр.
25. Статистический анализ характеристик метода распознавания на обучающем множестве
    
    ИТиВС, 2015, № 2,  50–67
26. О применимости методов распознавания к исследованию статистических свойств множеств символов
    
    ИТиВС, 2014, № 4,  25–32
27. О распознавании модифицированной обучающей базы. (Часть 2)
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2010, 013, 16 стр.
28. О распознавании модифицированной обучающей базы (Часть 1)
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2010, 009, 28 стр.
29. Динамика качества распознавания при нарастании степени различия баз обучения и распознавания
    
    ИТиВС, 2010, № 2,  75–82
30. Об оценках распознавания и структуре расположения изображений символов
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2009, 049, 29 стр.
31. Зависимость качества распознавания от взаимного расположения среднестатистических растров и векторов баз обучения и распознавания
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2009, 019, 29 стр.
32. Структуры в распознавании
    
    ИТиВС, 2009, № 1,  58–71
33. Анализ метода распознавания символов, основанного на полиномиальной регрессии
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2008, 025, 29 стр.
34. О некоторых свойствах оценки метода распознавания символов, основанного на полиномиальной регрессии
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2008, 007, 29 стр.
35. О некоторых свойствах метода распознавания символов, основанного на полиномиальной регрессии
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2007, 069, 21 стр.
36. Основные уравнения двухжидкостной электромагнитной гидродинамики. Часть II. Ударные волны
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2007, 030, 27 стр.
37. Об одном методе распознавания символов, основанном на полиномиальной регрессии
    
    Автомат. и телемех., 2006, № 2,  119–134
38. Развитие метода полиномиальной регрессии и его практическое применение в задачах распознавания
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2006, 025, 22 стр.
39. Метод полиномиальной регрессии в задачах распознавания печатных и рукопечатных символов
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 2004, 022, 12 стр.
40. Численное моделирование конвективного теплопереноса в ограниченной области
    
    Препринты ИПМ им. М. В. Келдыша, 1997, 028