Секция 2. Вероятностные методы в обработке информации. Байесовский подход
Регрессия в задаче оценки параметров гамма-пуассоновской модели поведения: апробация на данных о постинге в онлайн социальной сети
Столярова В. Ф., Тулупьев А. Л.
28
Экспертная классификация: вероятностные оценки
Падерно П. И., Бурков Е. А., Толкачева Е. А., Лавров Е. А., Сирык О. Е.
32
Экспертная классификация: ресурсный подход
Падерно П. И., Бурков Е. А., Толкачева Е. А., Лавров Е. А., Сирык О. Е.
36
Исследование взаимосвязи информационной эффективности и сложности устройств цифровой обработки информации
Губин А. Н., Литвинов В. Л., Филиппов Ф. В.
40
Успех байесовской статистики в наблюдательной астрофизике
Горохов В. Л., Брусакова И. А.
44
Помехозащищённая радиометрическая система автоматического слежения
Лютин В. И., Десятирикова Е. Н., Магер В. Е.
47
Апробация модели интенсивности поведения со скрытыми переменными на данных респондентов о последних публикациях в сети Инстаграм
Торопова А. В., Тулупьева Т. В.
51
Нейронные сети в приложении к задаче многозначной классификации постов пользователей в социальной сети
Олисеенко В. Д., Тулупьева Т. В.
54
О возможности использования байесовской модели нейрона для распознавания нечетких графических примитивов
Кожомбердиева Г. И., Бураков Д. П.
57
Опыт программной реализации авторских вероятностных моделей на основе формулы Байеса
Кожомбердиева Г. И., Бураков Д. П., Хамчичев Г. А.
61
Адаптация модели многоходовых социоинженерных атак с учётом информационного влияния
Хлобыстова А. О., Абрамов М. В.
65
Оценка степени открытости пользователя социальной сети с применением экспертной модели на основе байесовской сети доверия
Фролова М. С., Корепанова А. А., Абрамов М. В.
69
