<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?>
<feed xmlns="http://www.w3.org/2005/Atom" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/">
<title>Кибернетика и системный анализ, 2008, № 1</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/69348" rel="alternate"/>
<subtitle/>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/69348</id>
<updated>2026-04-12T23:14:54Z</updated>
<dc:date>2026-04-12T23:14:54Z</dc:date>
<entry>
<title>Методы синхронизации цифровых водяных знаков</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71981" rel="alternate"/>
<author>
<name>Кошкина, Н.В.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71981</id>
<updated>2014-12-16T01:02:12Z</updated>
<published>2008-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Методы синхронизации цифровых водяных знаков
Кошкина, Н.В.
Описано різні методи вирішення проблеми синхронізації цифрових водяних знаків. Методи поділено на дві групи: компенсація геометричних спотворень та виділення інваріантної області. Розглягуто шаблонні методи, структурні цифрові водяні знаки, методи на базі точкових особливостей, виділення інваріанта за допомогою перетворення Фур'є - Мелліна та перетворення Радона. Виконано порівняльний аналіз указаних методів.
</summary>
<dc:date>2008-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>О сходимости модифицированного алгоритма ускоренного вероятностного моделирования</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71980" rel="alternate"/>
<author>
<name>Гобов, Д.А.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71980</id>
<updated>2014-12-16T01:02:10Z</updated>
<published>2008-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">О сходимости модифицированного алгоритма ускоренного вероятностного моделирования
Гобов, Д.А.
Розглянуто питання збіжності алгоритмів прискореного ймовірнісного моделювання (G-алгоритми). Запропоновано модифікацію G-алгоритму, побудовану на базі нового ймовірнісного механізму, який використовується для відсіву точок в околі поточного розв'язку. Для даної модифікації одержано теоретично обгрунтовану оцінку швидкості збіжності, що не залежить від початкового наближення. Наведено результати обчислювального експерименту, що демонструють порівняльну ефективність класичного та модифікованого G-алгоритмів.
</summary>
<dc:date>2008-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71979" rel="alternate"/>
<author>
<name>Chaovalitwongse, W.A.</name>
</author>
<author>
<name>Pardalos, P.M.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71979</id>
<updated>2015-07-04T15:04:38Z</updated>
<published>2008-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">On the time series support vector machine using dynamic time warping kernel for brain activity classification
Chaovalitwongse, W.A.; Pardalos, P.M.
Запропоновано нову технологію аналізу даних, що використовується для класифікації нормальних і передуючих нападам електроенцефалограм. Технологія заснована на використанні ядра динамічного перетворення масштабу часу, об'єднаного з методом опорних векторів (SVM). Результати експериментів показали, що запропонована технологія значно перевершує стандартну SVM і дозволяє покращити класифікацію активності мозку.
</summary>
<dc:date>2008-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
<entry>
<title>Новый метод оценки качества прогнозов нa основе процедуры бутстрап и его тестирование на временных рядах</title>
<link href="http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71978" rel="alternate"/>
<author>
<name>Китов, В.В.</name>
</author>
<id>http://dspace.nbuv.gov.ua:80/handle/123456789/71978</id>
<updated>2014-12-16T01:02:09Z</updated>
<published>2008-01-01T00:00:00Z</published>
<summary type="text">Новый метод оценки качества прогнозов нa основе процедуры бутстрап и его тестирование на временных рядах
Китов, В.В.
Запропоновано новий метод оцінки якості прогнозів параметричної моделі, який враховує нерівнозначність похибки прогнозу, викликаного різною точністю оцінки невідомих параметрів у різні моменти часу. У цьому випадку використано нерівномірну зваженість. Виведено умову на оптимальні вагові коефіцієнти методу та запропоновано варіанти числової процедури для їх наближеного знаходження. Проведено тестування методу на часових рядах, які описують реальні економічні процеси.
</summary>
<dc:date>2008-01-01T00:00:00Z</dc:date>
</entry>
</feed>
