Попков А. Ю. (ФИЦ ИУ РАН). Публикации

Библиографическая ссылкаГод

Статьи в журналах/сборниках из перечня Web of Science/Scopus

1Попков Ю.С., Попков А.Ю. Cross-Entropy Optimal Dimensionality Reduction with a Condition on Information Capacity / Doklady Mathematics. Moscow: Pleiades Publishing, Ltd., 2019. Т. 100, № 2. С. 420-422.2019
2Дарховский Б.С., Попков Ю.С., Попков А.Ю., Алиев А.С. A Method of Generating Random Vectors with a Given Probability Density Function // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2018. Vol. 79, No. 9. С. 1567-1579.2018
3Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. Introduction to the theory of randomized machine learning // Studies in Computational Intelligence. 2018. Vol. 756. С. 199-220.2018
4Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дубнов Ю.А. Entropy Dimension Reduction Method for Randomized Machine Learning Problems // Automation and Remote Control. 2018. Vol. 79, No.1. С. 2038-2051.2018
5Попков Ю.С., Дарховский Б.С., Попков А.Ю. Iterative MC-Algorithm to Solve the Global Optimization Problems // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2017. Vol. 78, No. 2. С. 261-275.2017
6Попков Ю.С., Дарховский Б.С., Попков А.Ю. GFS algorithm based on batch Monte Carlo trials for solving global optimization problems // AIP Conference Proceedings ( NUMTA-2016 2nd International Conference and Summer School "Numerical Computations:Theory and Algorithms"). 2016. Vol. 1776. С. 060009-1--060009-4.2016
7Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. New Method of Randomized Forecasting Using Entropy-Robust Estimation: Application to the World Population Prediction // Mathematics. 2016. No. 4. С. 1-16.2016
8Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дарховский Б.С. Parallel Monte Carlo for entropy robust estimation // Mathematical Models and Computer Simulations. 2016. Vol. 8, No. 1. С. 27-39.2016
9Дарховский Б.С., Попков Ю.С., Попков А.Ю. Monte Carlo Method of Batch Iterations: Probabilistic Characteristics // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2015. Vol. 76, No. 5. С. 775-784.2015
10Попков Ю.С., Попков А.Ю. New Methods of Entropy-Robust Estimation for Randomized Models under Limited Data // Entropy. 2014. Т. 16, № 2. С. 675-698.2014
11Попков Ю.С., Попков А.Ю., Лысак Ю.Н. Estimating the Characteristics of Randomized Dynamic Data Models (the Entropy-Robust Approach) // AUTOMATION AND REMOTE CONTROL. 2014. Vol. 75, No. 5. С. 872-879.2014
12Попков Ю.С., Попков А.Ю., Лысак Ю.Н. Estimation of Characteristics of Randomizad Static Models of Data (Entropy-Robust Approach) // Automation and Remote Control. 2013. Vol. 74, No. 11. С. 1863-1877.2013

Статьи в журналах/сборниках из перечня ВАК

13Попков Ю.С., Попков А.Ю. Параметрическое и непараметрическое оценивание характеристик рандомизированных моделей при малых объемах данных (энтропийный подход) // Математическое моделирование. 2015. Т. 27, №. 3. С. 63-85.2015
14Попков Ю.С., Попков А.Ю., Дарховский Б.С. Метод пакетных итераций Монте-Карло для решения задач глобальной оптимизации // Информационные технологии и вычислительные системы. 2014. № 3. С. 17-30.2014

Пленарные доклады и доклады из перечня Web of Science/Scopus

15Попков Ю.С., Дубнов Ю.А., Попков А.Ю. Randomized machine learning: Statement, solution, applications / Proceedings of IEEE 8th International Conference on Intelligent Systems (IS-2016). Boston, USA: IEEE, 2016. С. 27-39.2016
16Попков Ю.С., Попков А.Ю. Restoration of Randomized Model Characteristics under Smoll Amounts of Data: Entropy-Robust Estimation / Proceedings of International Conference on Industrial Engineering and Engineering Management (IEEM-2013, Bangkok). Bangkok: IEEE, 2013. С. 757-761.2013