Интервальный анализ

и его приложения

16:21    Суббота    16 Декабрь 2017

Интервальные методы в обработке данных и результатов наблюдений

А.П. Вощинин
Интервальный анализ данных: развитие и перспективы // Заводская Лаборатория. – 2002. – Т. 68, No. 1. – С. 118-126.

А.П. Вощинин, А.Ф. Бочков, Г.Р. Сотиров
Метод анализа данных при интервальной нестатистической ошибке // Заводская Лаборатория. – 1990. – Т. 56, No. 7. – С. 76-81.
Не менее ценным, чем сама статья, являются прилагаемые к ней комментарии, написанные крупнейшими специалистами по предмету …

С.И. Жилин
Решение задач дисперсионного и ковариационного анализа методом центра неопределённости // Известия Алтайского госуниверситета. – 2011. – No. 1-2 (69). – С. 54-57. Ссылка на сайт журнала http://izvestia.asu.ru/2011/1-2/math-mech/09.ru.html.

Канторович Л.В.
О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский Математический Журнал. – 1962. – Т. 3, No. 5. – С. 701-709.

Н.М. Оскорбин, А.В. Максимов, С.И. Жилин
Построение и анализ эмпирических зависимостей методом центра неопределённости // Известия Алтайского госуниверситета. – 1998. – №. 1 (5). – С. 37-40.

А.В. Пролубников
Интервальный подход к решению задачи распознавания числовых матриц // Вычислительные Технологии. – 2012. – Т. 17, № 4.

С.П. Шарый
Разрешимость интервальных линейных уравнений и анализ данных с неопределённостями // Автоматика и Телемеханика. – 2012. – № 2. – С. 111-125.

M.S. de Aguiar, G.P. Dimuro, A.C. da Rocha Costa
ICTM: an interval tessellation-based model for reliable topographic segmentation // Numerical Algorithms. – 2004. – Vol. 37. – P. 3-11.

G. Chen, J. Wang, L.S. Shieh
Interval Kalman filtering // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 1997. – Vol. 33, No. 1. – P. 250-259.

D.M. Gay
Interval least squares – a diagnostic tool // Reliability in Computing / Ed.: R.E. Moore. – New York: Academic Press, 1988. – P. 183-205.

Bo H. Friesen, V. Kreinovich
Ockham's razor in interval identification // Reliable Computing. – 1995. – Vol. 1, No. 3. – P. 225-237.

V. Kreinovich
Why Intervals? A simple limit theorem that is similar to limit theorems from statistics // Reliabile Computing. – 1995. – Vol. 1 (1). – P. 33-40.

V. Kreinovich, L. Longpre, P. Patangay, S. Ferson, L. Ginsburg
Outlier detection under interval uncertainty: algorithmic solvability and computational complexity // Reliabile Computing. – 2005. – Vol. 11. – P. 59-76.

V. Kreinovich, H.T. Nguyen, Sa-aat Niwitpong
Statistical hypothesis testing under interval uncertainty: An overview // International Journal of Intelligent Technologies and Applied Statistics. – 2008. – Vol. 1, No. 1. – P. 1-32.

V. Kreinovich, E.J. Pauwels, S.A. Ferson, L. Ginsburg
A feasible algorithm for locating concave and convex zones of interval data and its use in statistics-based clustering // Numerical Algorithms. – 2004. – Vol. 37. – P. 225-232.

S.M. Markov
Least square approximation under interval input data // Contributions to computer arithmetic and self-validating numerical methods / Ch. Ullrich, ed. – Baltzer, 1990. – P. 133-147.

V. Noblet, Ch. Heinrich, F. Heitz, J.-P. Armspach
3-D deformable image registration: a topology preservation scheme based on hierarchical deformation models and interval analysis optimization // IEEE Transactions on Image Processing. – 2005. – Vol. 14, No. 5. – P. 553-566.

A.M. San Roque, C. Mate, J. Arroyo, A. Sarabia
iMPL: Applying multi-layer perceptrons to interval valued data // Neural Processing Letters. – 2007. – Vol. 25. – P. 157-169.

Gang Xiang
Fast algorithm for computing the upper endpoint of sample variance for interval data: case of sufficiently accurate measurements // Reliabile Computing. – 2006. – Vol. 12. – P. 59-64.

S.I. Zhilin
On fitting empirical data under interval error // Reliabile Computing. – 2005. – Vol. 11. – P. 433-442.