Научные работы и статьи
Алгебраическая теория универсальных и локальных ограничений для алгоритмов распознавания.
— Диссертация на соискание ученой степени д.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 1992.
www.ccas.ru/frc/thesis/RudakovDocDisser.pdf
Алгебраическая теория универсальных и локальных ограничений для алгоритмов распознавания.
— Автореферат диссертации на соискание ученой степени д.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 1992.
www.ccas.ru/frc/thesis/RudakovDocAutoref.pdf
Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания.
— Диссертация на соискание ученой степени к.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 1999.
www.ccas.ru/frc/thesis/VoronCanDisser.pdf
Локальные базисы в алгебраическом подходе к проблеме распознавания.
— Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 1999.
www.ccas.ru/frc/thesis/VoronCanAutoref.pdf
Элементы алгебраической теории синтеза обучаемых алгоритмов выделения трендов.
— Диссертация на соискание ученой степени к.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 2003.
www.ccas.ru/frc/thesis/ChehovichCanDisser.pdf
Поиск информативных фрагментов описаний объектов в задачах распознавания.
— Диссертация на соискание ученой степени к.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 2004.
www.ccas.ru/frc/thesis/PeskovCanDisser.pdf
Поиск информативных фрагментов описаний объектов в задачах распознавания.
— Автореферат диссертации на соискание ученой степени к.ф.-м.н., М.: ВЦ РАН. — 2004.
www.ccas.ru/frc/thesis/PeskovCanAutoref.pdf
Слабая вероятностная аксиоматика и надежность эмпирических предсказаний
// Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 21–25.
www.mmro.ru
Система эмпирического измерения качества алгоритмов классификации
// Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 577–580.
www.mmro.ru
Анализ клиентских сред: выявление скрытых профилей и оценивание сходства клиентов и ресурсов
// Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 488–491.
www.mmro.ru
Проблема переобучения функций близости при построении алгоритмов вычисления оценок
// Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 105–108.
www.mmro.ru
Верхние оценки переобученности и профили разнообразия логических закономерностей
// Математические методы распознавания образов-13. — М.: МАКС Пресс, 2007. — С. 33–37.
www.mmro.ru
«Распознавание». Математические методы. Программная система. Практические применения.
— М.: Фазис, 2006.
Профили компактности и выделение опорных объектов в метрических алгоритмах классификации
// Искусственный Интеллект. — 2006. — С. 30–33.
www.ccas.ru/frc/papers/students/VoronKoloskov05mmro.pdf
Выявление и визуализация метрических структур на множествах пользователей и ресурсов Интернет
// Искусственный Интеллект. — 2006. — С. 285–288.
www.ccas.ru/frc/papers/voron05yandex.pdf
Эмпирические оценки локальной функции роста в задачах поиска логических закономерностей
// Искусственный Интеллект. — 2006. — С. 281–284.
www.ccas.ru/frc/papers/students/VoronIvahnenko05mmro.pdf
О композициях дипольных классификаторов
// Интеллектуализация обработки информации (ИОИ-2006).— Симферополь: КНЦ НАН Украины, 2006. — С. 38–40.
Построение распознающих процедур на базе элементарных классификаторов
// Математические вопросы кибернетики / Под ред. О. Б. Лупанов. — М.: Физматлит, 2005. — Т. 14.
www.ccas.ru/frc/papers/djukova05construction.pdf
Система прогнозирования потребительского спроса Goods4Cast
// Математические методы распознавания образов-12. — М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 258–260.
www.ccas.ru/frc/papers/voron05goods4cast.pdf
Система кредитного скоринга на основе логических алгоритмов классификации
// Математические методы распознавания образов-12. — М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 349–353.
www.ccas.ru/frc/papers/voron05credit.pdf
Алгоритмы динамического обучения принятию решений в задаче формирования инвестиционного портфеля
// Математические методы распознавания образов-12. — М.: МАКС Пресс, 2005. — С. 423–426.
www.ccas.ru/frc/papers/voron05portfolio.pdf
Коэволюционный метод обучения алгоритмических композиций
// Таврический вестник информатики и математики. — 2005. — N° 2. — С. 51–66.
www.ccas.ru/frc/papers/voron05twim.pdf
Критерии полноты моделей алгоритмов и семейств решающих правил для задач классификации с теоретико-множественными ограничениями
// Доклады РАН. — 2004. — Т. 394, N° 4.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov04chehovich-dan1.pdf
Комбинаторный подход к оценке качества обучаемых алгоритмов
// Математические вопросы кибернетики / Под ред. О. Б. Лупанов. — М.: Физматлит, 2004. — Т. 13. — С. 5–36.
www.ccas.ru/frc/papers/voron04mpc.pdf
Алгебраический подход к проблеме синтеза обучаемых алгоритмов выделения трендов
// Доклады РАН. — 2003. — Т. 388, N° 1. — С. 33–36.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov03chehovich.pdf
О комбинаторном подходе к оценке качества обучения алгоритмов
// Математические методы распознавания образов: 11-ая Всерос. конф. Тезисы докл. — Пущино, 2003. — С. 47–49.
Поиск информативных фрагментов описаний объектов в дискретных процедурах распознавания
// ЖВМиМФ. — 2002. — Т. 42, N° 5. — С. 741–753.
www.ccas.ru/frc/papers/djukova02poisk.pdf
Оценка качества монотонного решающего правила вне обучающей выборки
// Интеллектуализация обработки информации: Тезисы докл. — Симферополь, 2002. — С. 24–26.
Оптимизационные методы линейной и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания
// ЖВМ и МФ. — 2000. — Т. 40, N° 1. — С. 166–176.
www.ccas.ru/frc/papers/voron00jvm.pdf
О методах оптимизации и монотонной коррекции в алгебраическом подходе к проблеме распознавания
// Докл. РАН. — 1999. — Т. 367, N° 3. — С. 314–317.
www.ccas.ru/frc/papers/rudvoron99dan.pdf
Качество восстановления зависимостей по эмпирическим данным
// Математические методы распознавания образов: 7-ая Всерос. конф. Тезисы докл. — Пущино, 1995. — С. 24–26.
Предварительная обработка данных для решения задач распознавания в жидкостной хроматографии.
— Дипломная работа. Московский физико-технический институт. — 1994.
www.ccas.ru/frc/papers/voron94diplom.pdf
Численные методы обработки данных для высокоэффективной жидкостной хроматографии
// Информационные проблемы клинической токсикологии. — Москва, 1993.
www.ccas.ru/frc/papers/voron93remedi.pdf
Система анализа и распознавания образов
// Распознавание, классификация, прогноз. — 1989. — Т. 2. — С. 250–273.
www.ccas.ru/frc/papers/bushmanov89obraz.pdf
Об алгебраической теории универсальных и локальных ограничений для задач классификации
// Распознавание, Классификация, Прогноз. — 1988. — Т. 1. — С. 176–200.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov88rkp.pdf
Алгоритм синтеза корректных процедур распознавания для задач с непересекающимися классами
// ЖВМиМФ. — 1988. — Т. 28, N° 9. — С. 1431–1434.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov88trofim.pdf
Симметрические и функциональные ограничения в проблеме коррекции эвристических алгоритмов классификации
// Кибернетика. — 1987. — N° 4. — С. 73–77.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov87symmetr.pdf
Об алгебраической коррекции процедур обработки (преобразования) информации
// Проблемы прикладной математики и информатики. — 1987. — С. 187–198.
www.ccas.ru/frc/papers/zhurrud87correct.pdf
О моделях алгоритмов распознавания для решения одной задачи медицинского прогнозирования
// Кибернетика. — 1983. — N° 4. — С. 116–119.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov83medic.pdf
Алгоритмы вычисления оценок для задачи распознавания объектов с континуальной начальной информацией
// ЖВМиМФ. — 1984. — Т. 24, N° 12. — С. 1871–1880.
www.ccas.ru/frc/papers/rudakov84avo.pdf
Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. Часть III
// Кибернетика. — 1978. — N° 2. — С. 35–43.
Корректные алгебры над множествами некорректных (эвристических) алгоритмов. Часть II
// Кибернетика. — 1977. — N° 6. — С. 21–27.
Экстремальные алгоритмы в математических моделях для задач распознавания и классификации
// Доклады АН СССР. Математика. — 1976. — Т. 231, N° 3.
Экстремальные задачи, возникающие при обосновании эвристических процедур
// Приблемы прикладной математики и механики. — М.: Наука, 1971. — С. 67–74.
www.ccas.ru/frc/papers/zhuravlev71extremal.pdf
Об отделимости подмножеств вершин n-мерного единичного куба
// Труды математического института им. В. А. Стеклова. — 1958. — Т. LI. — С. 143–157.
www.ccas.ru/frc/papers/zhuravlev58separability.pdf