Публикации
Обнаружение и распознавание невполне наблюдаемых объектов
Алгоритмы обнаружения, оценивания, распознавания, предсказания
Доклады / Сообщения
A.V. Makarenko, Deep Convolutional Neural Networks for Chaos Identification in Signal Processing. // The IEEE EUSIPCO 2018 / Proceedings – Rome, EURASIP, 2018, pp. 0-0.
A.V. Makarenko, Deep learning algorithms for estimating Lyapunov exponents from observed time series in discrete dynamic systems.
// The XIV International Conference "Stability and Oscillations of Nonlinear Control Systems" / Proceedings – Moscow, ICS RAS, 2018.
Abstract |
Presentation
A.V. Makarenko, Deep Learning Algorithms for Signal Recognition in Long Perimeter Monitoring Distributed Fiber Optic Sensors. // The IEEE International Workshop MLSP 2016 / Proceedings – Vietri sul Mare, IIASS, 2016, pp. 0-0.
A.V. Makarenko, A.V. Pravdivtsev, Architectural solutions of conformal network-centric staring-sensor systems with spherical field of view
// Proc. SPIE 8185, 81850I (2011),
DOI: 10.1117/12.897804.
Abstract
Макаренко А.В. Распознавание не вполне наблюдаемых объектов на основе принципа логико-кинематической фильтрации гипотез
// Научно-техническая конференция «Роль систем Ракетно-космической обороны в решении задач национальной безопасности Российской Федерации» / Сборник докладов.– Москва, ОАО «МАК «Вымпел», 2009.
Abstract
Препринты
A.V. Makarenko, Deep Learning Algorithms for Signal Recognition in Long Perimeter Monitoring Distributed Fiber Optic Sensors (Slightly extended preprint of paper accepted for IEEE MLSP 2016)
// arXiv:1610.00279 [Computer Vision and Pattern Recognition (cs.CV); Machine Learning (stat.ML)], Submitted on 02 Oct 2016. URL: http://arxiv.org/abs/1610.00279.
Abstract |
Full Text
A.V. Makarenko, A.V. Pravdivtsev, Architectural solutions of conformal network-centric staring-sensor systems with spherical field of view (preprint of report published in: SPIE Conference Proceedings)
// arXiv:1109.0137 [cs.SY], Submitted on 1 Sept 2011. URL: http://arxiv.org/abs/1109.0137.
Abstract |
Full Text
