Группа исследований эволюционных алгоритмов

Switch to English

Статьи в журналах



1. Цой Ю.Р. Приближенное вычисление локальных среднего и дисперсии для обработки цифровых изображений // Информационные технологии, 2007. - № 4. В печати.
2. Red'ko V.G., Tsoy Y.R. Efficiency of Evolutionary Search in Quasispecies Model // Нечеткие системы и мягкие вычисления, 2007. - № 1. В печати.

В начало страницы

Статьи в журналах



1. Белоусов А.А., Спицын В.Г., Сидоров Д.В. Применение генетических алгоритмов и вейвлет-преобразований для повышения качества изображений // Известия Томского политехнического университета, Т. 309. № 7. 2006. С. 21-26.
2. Цой Ю.Р. О математических моделях эволюционных алгоритмов // Перспективные информационные технологии и системы, 2006. - № 2 (26). - С. 42-47. http://pitis.tsure.ru/
3. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Эволюционный подход к настройке и обучению искусственных нейронных сетей // Нейроинформатика, Т. 1, № 1, 2006, C. 31-58. (Электронный рецензируемый журнал http://www.ni.iont.ru/Journal/N1/).
4. Цой Ю.Р., Спицын В.Г., Чернявский А. В. Способ улучшения качества монохромных и цветных изображений, основанный на применении эволюционирующей нейронной сети // Информационные технологии, 2006, № 7, C. 27-33.
5. Чернявский А.В., Спицын В.Г. Применение эволюционирующей нейронной сети для улучшения качества изображений // Известия Томского политехнического университета, Т. 309. № 7. 2006. С. 26-31.

Статьи в трудах конференций



1. Белоусов А.А., Спицын В.Г. Применение генетических алгоритмов для повышения качества полутоновых изображений // Сборник трудов IV Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Молодежь и современные информационные технологии". Томск. 2006, Изд-во ТПУ, С. 83-85.
2. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Трехэтапная обработка цифровых изображений с использованием эволюционирующих искусственных нейронных сетей // Труды Всероссийской научной конференции "Нечеткие системы и мягкие вычисления" НСМВ-2006. Тверь, 20-22 сентября 2006 г. М.: Физматлит, 2006. С. 231-244.
3. Спицын В.Г., Цой Ю.Р. Эволюционирующие искусственные нейронные сети // Сборник трудов IV Всероссийской научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Молодежь и современные информационные технологии". Томск. 2006 г., Изд-во ТПУ, С. 411-413.
4. Цой Ю.Р. К применению нейронных сетей для аппроксимации таблицы правил клеточного автомата // Нейроинформатика и ее приложения: Материалы XIV Всероссийского семинара, 6-8 октября 2006 г. / Под ред. А.Н. Горбаня, Е.М. Миркеса. - ИВМ СО РАН, Красноярск, 2006. - С. 129-130.
5. Цой Ю.Р. Настройка клеточных автоматов с помощью искусственных нейронных сетей // Научная сессия МИФИ - 2006. VIII Всероссийская научно-техническая конференция "Нейроинформатика-2006": Сборник трудов. В 3-х частях. Ч.3. М.: МИФИ, 2006. - С. 49-55.
6. Цой Ю.Р. Один способ вычисления времени смешивания для генетических операторов скрещивания // Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2006 (25-28 сентября 2006 г., Обнинск): Труды конференции. В 3-х т. Т.3. - М.: Физматлит, 2006. С. 1047-1054.
7. Цой Ю.Р., Спицын В.Г., Чернявский А.В. Нейроэволюционное улучшение качества изображений // Сборник научных трудов VIII Всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика-2006". М.: Изд-во МИФИ. 2006. ч. 1. С. 181-189.
8. Чернявский А.В., Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Нейроэволюционное улучшение качества изображений // Труды XII Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых ученых "Современная техника и технологии". Т. 2. Томск. 2006, Изд-во ТПУ, С. 213-215.
9. Belousov A.A., Spitsyn V.G. Colour image enhancement using evolutionary algorithm // Proceedings of the 12th international Scientific and Practical Conference of Students, Post-graduates and Young Scientist. Tomsk. 2006, P. 111-113.
10. Belousov A.A., Sidorov D.V., Spitsyn V.G. Applying wavelets and evolutionary algorithms to automatic image enhancement // XIII International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics", Tomsk, July 2-6, 2006, pp. 104.
11. Chernyavskii A.V., Tsoy Yu.R, Spitsyn V.G. Image processing using evolving neural network // XIII International Symposium "Atmospheric and Ocean Optics. Atmospheric Physics", Tomsk, July 2-6, 2006, pp. 104.
12. Spitsyn V.G., Tsoy Yu. R. Application of Evolving Artificial Neural Network for Image Processing // USNC/URSI National Radio Science and AMEREM Meetings, 9-14 July 2006, Albuquerque, New Mexico, USA, P. 745
13. Tsoy Y.R. Evolutionary Algorithms Design: State of the Art and Future Perspectives // Proceedings of IEEE East-West Design and Test Workshop (EWDTW'06). - Sochi, Russia, September 15-19, 2006. - P. 375-379.
14. Tsoy Y.R., Spitsyn V.G. Digital images enhancement with use of evolving neural networks // Proceedings of the IX International Conference Parallel Problems Solving from Nature(PPSN-IX), Reykjavik, Iceland, September 9-13, 2006. Lecture Notes in Computer Science, Vol. 4193. Berlin: Springer-Verlag, 2006. pp. 593-602. http://www.springerlink.com/content/m20qx311u75p5937/.

В начало страницы

Статьи в журналах



1. Редько В.Г., Цой Ю.Р. Оценка эффективности эволюционных алгоритмов // Доклады РАН. Т. 404. 2005. № 3. С. 312-315.

Статьи в трудах конференций



1. Редько В.Г., Цой Ю.Р. Оценка эффективности простейшей версии генетического алгоритма // Труды III-го Международного научно-практического семинара "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте". М.: Физматлит, 2005. С.281-286.
2. Редько В.Г., Цой Ю.Р. Уточнение оценок эффективности эволюционных алгоритмов. // Сб. трудов Международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы, IEEE AIS'05". Т.1. М.: Физматлит, 2005.
3. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Адаптивный оператор мутации для нейроэволюционного алгоритма // Труды XI Международной научно-практической конференции студентов, аспирантов и молодых учёных "Современные техника и технологии". Томск : Изд. ТПУ. 2005. C. 263-264.
4. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Исследование генетического алгоритма с динамически изменяемым размером популяции // Труды Международной научно-технической конференции "Интеллектуальные системы (IEEE AIS'05)". Научное издание. М.: Изд-во физико-математической литературы. 2005. С. 241-246.
5. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Нейроэволюционный подход // Нейрокомпьютеры: разработка и применение. 2005. № 6. С. 15-25.
6. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Применение генетического алгоритма для решения задачи адаптивного нейроуправления // Сборник научных трудов VII Всероссийской научно-технической конференции "Нейроинформатика - 2005". М.: Изд-во МИФИ. 2005. ч. 1. С. 35-43.
7. Цой Ю.Р., Спицын В.Г. Применение нейроэволюционного подхода для решения задач классификации и аппроксимации // Материалы XIII Всероссийского семинара "Нейроинформатика и ее приложения". Красноярск. 2005. C. 123-124.
8. Янковская А.Е., Цой Ю.Р. Оптимизация выбора множества тестов с использованием генетического алгоритма // Труды III-го Международного научно-практического семинара "Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте". М.: Физматлит, 2005. С.287-293.
9. Tsoy Yu.R., Spitsyn V.G. Using genetic algorithm with adaptive mutation mechanism for neural networks design and training // Proceedings of the 9-th Korea - Russia International Symposium on Science and Technology "Korus-2005". Novosibirsk. Russia. June 26-July 2. 2005. Vol. 1. P. 237-241.
10. Yankovskaya A.E., Tsoy Y.R. Optimization of a Set of Tests Selection Satisfying the Criteria Prescribed Using Compensatory Genetic Algorithm // Proceedings of IEEE East-West Design & Test Workshop (EWDTW'05), Ukraine, 2005. P. 123-126.

В начало страницы

В начало страницы

В начало страницы

Начальная страница

Проекты

Публикации

Сотрудники

Контакты