Участник:Kropotov/Публикации

Материал из MachineLearning.

< Участник:Kropotov(Различия между версиями)
Перейти к: навигация, поиск
(Новая: '''2010''' D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data // JMLR Workshop & Conference Proceedings, Vol. 13, 2010, pp. 79-94. [http:...)
 
(5 промежуточных версий не показаны.)
Строка 1: Строка 1:
'''2010'''
'''2010'''
-
D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data // JMLR Workshop & Conference Proceedings, Vol. 13, 2010, pp. 79-94. [http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v13/ (PDF, 584 Кб)]
+
D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. ''Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data'' // JMLR Workshop & Conference Proceedings, Vol. 13, 2010, pp. 79-94. [http://jmlr.csail.mit.edu/proceedings/papers/v13/ link]
-
A. Osokin, D. Vetrov, A. Lebedev, V. Galatenko, D. Kropotov, K. Anokhin. An Interactive Method of Anatomical Segmentation and Gene Expression Estimation for an Experimental Mouse Brain Slice // Proc. CIBB 2010. [[Media:Kropotov10_CIBB.pdf|(PDF, 598 Кб)]]
+
A. Osokin, D. Vetrov, A. Lebedev, V. Galatenko, D. Kropotov, K. Anokhin. ''An Interactive Method of Anatomical Segmentation and Gene Expression Estimation for an Experimental Mouse Brain Slice'' // Proc. CIBB 2010. [[Media:Kropotov10_CIBB.pdf|(PDF, 598 Кб)]]
-
D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. Signal Segmentation with Label Frequency Constraints using Dual Decomposition Approach for Hidden Markov Models // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 403-406. [[Media:Kropotov10_IIP_ddhmm.pdf|(PDF, 151 Кб)]]
+
D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. ''Signal Segmentation with Label Frequency Constraints using Dual Decomposition Approach for Hidden Markov Models'' // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 403-406. [[Media:Kropotov10_IIP_ddhmm.pdf|(PDF, 151 Кб)]]
-
D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Bayesian Logistic Regression for Classification of Tabular Data // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 103-106. [[Media:Kropotov10_IIP_gridrvm.pdf|(PDF, 217 Кб)]]
+
D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. ''Bayesian Logistic Regression for Classification of Tabular Data'' // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 103-106. [[Media:Kropotov10_IIP_gridrvm.pdf|(PDF, 217 Кб)]]
 +
 
 +
D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. ''Variational Segmentation Algorithms with Label Frequency Constraints'' // Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, V. 20, No. 3, pp. 324-334. [http://www.springerlink.com/content/l1811hw773n25hm5/ link]
 +
 
 +
A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. ''3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas'' // Lecture Notes in Bioinformatics, Vol. 6160, Springer, 2010, pp. 291-303. [http://www.springerlink.com/content/978-3-642-14570-4 link]
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. ''Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений'' // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2010, т. 50, №4, с. 1-14. [http://www.springerlink.com/content/p3j0060km3357131/ link]
 +
 
 +
'''2009'''
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. ''Об унимодальности непрерывного расширения критерия Акаике'' // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 11-13. [[Media:Kropotov09_MMRO_Unimodal.pdf|(PDF, 800 Кб)]]
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных'' // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 499-502. [[Media:Kropotov09_MMRO_Multitracking.pdf|(PDF, 832 Кб)]]
 +
 
 +
Ломакина-Румянцева Е.И., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Автоматическая сегментация поведения лабораторных животных на основе выделяемых контуров'' // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 556-559. [[Media:Kropotov09_MMRO_Segmentation.pdf|(PDF, 815 Кб)]]
 +
 
 +
Осокин А.А., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Построение трехмерной модели мозга мыши по набору двумерных изображений из Алленовского Атласа'' // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 582-585. [[Media:Kropotov09_MMRO_3Dbrain.pdf|(PDF, 962 Кб)]]
 +
 
 +
Темлянцев А.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Структурный анализ поведенческой динамики'' // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 602-605. [[Media:Kropotov09_MMRO_Structural.pdf|(PDF, 1 Мб)]]
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. ''О достижении компромисса между точностью и устойчивостью классификаторов в задаче выбора наилучшей ядровой функции при байесовском обучении'' // Вестник Тверского Государственного Университета. Серия «Прикладная математика», №3(14), 2009, стр. 45-54.
 +
 
 +
Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, Н.О. Пташко. ''Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщенного информационного критерия Акаике'' // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2009, том 49, №11, с.1-14. [http://www.springerlink.com/content/w5j61427755751m4/ link]
 +
 
 +
D.Kropotov, N.Ptashko, D.Vetrov. ''Relevant Regressors Selection by Continuous AIC'' // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 456-464. [http://www.springerlink.com/content/3866612186523578/ link]
 +
 
 +
D.Kropotov, D.Vetrov. ''General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence'' // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455. [http://www.springerlink.com/content/w1722x4387p64334/ link]
 +
 
 +
E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. ''Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents'' // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622. [http://www.springerlink.com/content/a50g36n04m4066n8/ link]
 +
 
 +
Osokin A., Vetrov D., Kropotov D. ''3D Reconstruction of Mouse Brain from Allen Brain Atlas'' // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 219-223. [[Media:Kropotov09_PRIP_3Dbrain.pdf|(PDF, 461 Кб)]]
 +
 
 +
Osokin A., Belotserkovky A., Vetrov D., Kropotov D., Zhuravlev Yu. ''Mouse Brain Slice Segmentation for Analysis of Physiological Activity'' // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 348-353. [[Media:Kropotov09_PRIP_BrainSegmentation.pdf|(PDF, 681 Кб)]]
 +
 
 +
'''2008'''
 +
 
 +
Г.В. Иофина, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов. ''Восстановление объектов в Евклидовом пространстве по оптимальным матрицам близости'' // Сб. «Моделирование и обработка информации», М.: МФТИ, 2008
 +
 
 +
E. Lomakina-Rumyantseva, D. Kropotov, D. Vetrov. ''Signal Segmentation using Hidden Markov Models with Prior Distribution on Segment’s Length'' // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 2, Nizhni Novgorod, 2008, pp.386-389.
 +
 
 +
D. Kropotov, D. Vetrov. ''On Equivalence of Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection for Linear Regression Problems'' // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol.1, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 419-422.
 +
 
 +
D. Kropotov, N. Ptashko, D. Vetrov. ''The Application of Akaike Information Criterion for Automatic Selection of Relevant Regressors'' // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 1, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 423-426.
 +
 
 +
A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. ''Choosing Number of Components in EM-Algorithm for Gaussian Mixtures'' // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol.2, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 390-393.
 +
 
 +
D. Kropotov, D. Vetrov. ''An Automatic Relevance Determination Procedure Based on Akaike Information Criterion for Linear Regression Problems'' // Proc. of ICML Workshop on Sparse Optimization and Variable Selection, 2008. [http://irina.rish.googlepages.com/schedule link]
 +
 
 +
А.С. Конушин, Д.П. Ветров, П.А. Воронин, М.С. Синдеев, Е.И. Ломакина-Румянцева, Д.А. Кропотов, И.Ю. Зарайская, К.В. Анохин. ''Система видеонаблюдения за поведением лабораторных животных с автоматической сегментацией на поведенческие акты'' // Доклады 18-ой международной конференции GraphiCon 2008, изд-во Макс-Пресс, стр.199-205.
 +
 
 +
D. Vetrov, D. Kropotov, A. Konushin, E. Lomakina-Rumyantseva, I. Zarayskaya, K. Anokhin. ''Automatic segmentation of mouse behavior using hidden markov models'' // Proc. of 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research (Measuring Behavior), 2008.
 +
 
 +
A. Konushin, E. Lomakina-Rumyantseva, D. Kropotov, D. Vetrov, A. Cherepov, K. Anokhin. ''Automated distinguishing of mouse behavior in new environment and under amphetamine using decision trees'' // Proc. of 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research (Measuring Behavior), 2008.
 +
 
 +
'''2007'''
 +
 
 +
Ветров Д., Кропотов Д. ''Гетероскедастичная разреженная байесовская регрессия и ее применение в задаче прогноза температуры плавления халькопиритов и задаче синтеза наноразмерного оксида алюминия'' // Труды 8-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», т.3, 2007.
 +
 
 +
Ветров Д., Кропотов Д. ''Применение новых методов поиска знаний в задачах оценки стоимости жилья'' // Труды 8-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», т.3, 2007.
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Инвариантный метод настройки параметров в разреженном байесовском обучении'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 93-95.
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''О выборе наилучшего квадратичного регуляризатора в обобщенных линейных моделях классификации'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 96-98.
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Курчин О.В. ''Новый метод обучения байесовской логистической регрессии с использованием лапласовского регуляризатора'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 99-101.
 +
 
 +
Иофина Г.В., Кропотов Д.А. ''Поиск оптимальной метрики в задачах классификации с порядковыми признаками'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 137-140.
 +
 
 +
Серостанов А.С., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Применение вероятностного алгоритма фильтрации в задачах обработки данных телеметрии космических спутников'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 534-536.
 +
 
 +
Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Устойчивость обучения метода релевантных векторов'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 16-18.
 +
 
 +
Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко О.М. ''Расширение метода Expectation Propagation на случай логистического правдоподобия'' // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 102-104.
 +
 
 +
Cawley G., Kropotov D., Kurchin O., Talbot N., Vetrov D. ''Fast Bayesian L1 Regularization for Sparse Logistic Regression'' // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007
 +
 
 +
Kropotov D., Vetrov D. ''Optimal Bayesian Linear Classifier with Arbitrary Gaussian Regularizer'' // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007
 +
 
 +
Kropotov D., Vetrov D. ''On Automatic Determination of Relevant Degrees of Freedom in Generalized Linear Models with Laplace Prior'' // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007
 +
 
 +
Kropotov D., Vetrov D. ''Fuzzy Rules Generation Method for Pattern Recognition Problems'' // F. Masulli, S. Mitra, and G. Pasi (Eds.): Applications of Fuzzy Sets Theory, WILF 2007, LNAI 4578, Springer, pp. 203–210, 2007. [http://www.springerlink.com/content/rm72758g046t85w5/ link]
 +
 
 +
Kropotov D., Vetrov D. ''On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning'' // Proc. of 24th International Conference on Machine Learning, Zoubin Ghahramani Eds. Omnipress, pp. 457-464, 2007. [http://oregonstate.edu/conferences/event/icml2007/paperlist.html link]
 +
 
 +
Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. ''Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов'' // Журнал вычислительной математики и математической физики, том 47, №8, 2007, стр. 1431-1457 [http://www.springerlink.com/content/r34m75848260m358/ link]
<!--
<!--
-
60. Осокин А.А., Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Конушин А.С., Анохин К.В. Совмещение изображений срезов мозга с помощью эластичной деформации // Материалы международной конференции «Современные проблемы математики, механики и их приложений», М.: издательство «Университетская книга», 2009, стр. 329.
+
1. Кропотов Д.А., Сенько О.В. Метод группировки объектов, основанный на оптимальных разбиениях // Труды 10-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов (ММРО-10)», Москва, АЛЕВ-В, 2001, с. 77-79.
-
61. Osokin A., Vetrov D., Kropotov D. 3D Reconstruction of Mouse Brain from Allen Brain Atlas // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 219-223.
+
2. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Об использовании экспертной информации в нечетких экспертных системах // Труды 6-ой Международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-6-2002)», Великий Новгород, 2002, с.100-105.
-
62. Osokin A., Belotserkovky A., Vetrov D., Kropotov D., Zhuravlev Yu. Mouse Brain Slice Segmentation for Analysis of Physiological Activity // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 348-353.
+
3. Сенько О.В., Кропотов Д.А., Кузнецова А.В., Мачак Г.Н. Использование метода оптимальных разбиений в задачах анализа выживаемости высокой размерности // Труды 6-ой Международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии (РОАИ-6-2002)», Великий Новгород, 2002, с.491-494.
-
63. D.Kropotov, N.Ptashko, D.Vetrov. Relevant Regressors Selection by Continuous AIC // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 456-464.
+
4. Vetrov D.P., Kropotov D.A. Using Expert Information in Fuzzy Expert Systems // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.13, No. 2, 2003. pp.237-239.
-
64. D.Kropotov, D.Vetrov. General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455.
+
5. Senko O.V., Kropotov D.A., Kuznetsova A.V., Machak G.N. Application of the Optimal Partition Method to Higher Dimensional Problems of Survival Analysis // Pattern Recognition and Image Analysis,Vol.13, No. 2, 2003. pp.343-344.
-
65. E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622.
+
6. Vetrov D.P., Kropotov D.A. One Approach in Fuzzy Expert Systems Construction // Proc. of 5th International Conference on Enterprise Information Systems, Vol.2, 2003, pp. 566-571.
-
66. Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, Н.О. Пташко. Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщенного информационного критерия Акаике // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2009, том 49, №11, с.1-14.
+
7. Yu.I. Zhuravlev, V.V. Ryazanov, O.V. Senko, A.S. Biryukov, D.P. Vetrov, A.A. Dokukin, D.A. Kropotov, N.N. Katerinochkina, A.S. Obukhov, M.Yu. Romanov, I.V. Ryazanov, F.B. Chelnokov. The Program System For Data Analysis "RECOGNITION (LOREG)" // Proc. of the 6th German-Russian Workshop "Pattern Recognition and Image Understanding", Novosibirsk, 2003, pp. 255-258.
-
67. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. Об унимодальности непрерывного расширения критерия Акаике // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 11-13.
+
8. Senko O.V., Kropotov D.A., Kuznetsova A.V. The Method of Dependencies Description with the Help of Optimal Multistage Partitioning // Proc. of 18th International Workshop on Statistical Modelling, Leuven, 2003, pp. 397-401.
-
68. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 499-502.
+
9. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Программный комплекс для проектирования экспертных систем «ExSys» // Труды 11-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов (ММРО-11)», Москва, Регион-Холдинг, 2003, с. 266-269.
-
69. Ломакина-Румянцева Е.И., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Автоматическая сегментация поведения лабораторных животных на основе выделяемых контуров // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 556-559.
+
10. Ю.И. Журавлев, В.В. Рязанов, О.В. Сенько, А.С. Бирюков, Д.П. Ветров, А.А. Докукин, Д.А. Кропотов, Н.Н. Катериночкина, А.С. Обухов, М.Ю. Романов, И.В. Рязанов, Ф.Б. Челноков. Разработка универсальной программной системы интеллектуального анализа данных, распознавания и прогноза // Труды 11-ой Всероссийской конференции "Математические методы распознавания образов", Москва, Регион-Холдинг, 2003, стр. 311-314.
-
70. Осокин А.А., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Построение трехмерной модели мозша мыши по набору двумерных изображений из Алленовского Атласа // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 582-585.
+
11. Kropotov D.A., Vetrov D.P. Data-dependent Classifier Fusion for Construction of Stable Effective Algorithms // Proc. of 17th International Conference on Pattern Recognition, Vol.1, 2004. pp.144-147.
-
71. Темлянцев А.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Структурный анализ поведенческой динамики // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 602-605.
+
12. Kropotov D.A., Vetrov D.P. An Algorithm for Rule Generation in Fuzzy Expert Systems // Proc. of 17th International Conference on Pattern Recognition, Vol.1, 2004. pp.212-215.
-
72. A. Osokin, A. Lebedev, D. Vetrov, V. Galatenko, D. Kropotov, A. Nedzved, A. Konushin, K. Anokhin. Adaptation of Mouse Brain Gene Expression Data for further Statistical Parametrical Mapping Analysis // Proc. of 19th International Conference on Computer Graphics and Vision, 2009, MAKS Press, pp. 42-48.
+
13. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Об одном методе вероятностной фильтрации сигналов // Труды 7-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», Санкт-Петербург, 2004.
-
73. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. О достижении компромисса между точностью и устойчивостью классификаторов в задаче выбора наилучшей ядровой функции при байесовском обучении // Вестник Тверского Государственного Университета. Серия «Прикладная математика», №3(14), 2009, стр. 45-54.
+
14. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Толстов И.В. Регуляризация метода решающих деревьев, основанная на принципе устойчивости // Труды 7-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», Санкт-Петербург, 2004.
-
74. D. Kropotov, N. Ptashko, D. Vetrov. An Automatic Relevance Determination Procedure Based on AIC for Linear Regression Problems // Proc. of the International Eugene Lawler Ph.D. School, 2009, pp. 110-123.
+
15. Ю.Журавлев, В.Рязанов, О.Сенько, А.Бирюков, Д.Ветров, А.Докукин, Н.Катериночкина, Д.Кропотов, А.Обухов, М.Романов, И.Рязанов, И.Толстов, Ф.Челноков. Универсальная система распознавания, анализа данных и прогноза «РАСПОЗНАВАНИЕ» // Труды 7-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», Санкт-Петербург, 2004, с. 578-581.
-
75. D. Kropotov, D. Vetrov. General L2-Regularization in Bayesian and AIC Linear Regression // Proc. of the International Eugene Lawler Ph.D. School, 2009, pp.124-137.
+
16. Kropotov D.A., Vetrov D.P. On One Method of Probabilistic Signals Filtration // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.15, No.1, 2005. pp.243-245.
-
76. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2010, т. 50, №4, с. 1-14.
+
17. Kropotov D.A., Tolstov I.V., Vetrov D.P. Decision Trees Regularization Based on Stability Principle // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol.15, No.1, 2005. pp.107-109.
-
77. A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. 3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas // CIBB 2009, LNBI 6160, Springer, 2010, pp. 291-303.
+
18. Yu.I. Zhuravlev, V. V. Ryazanov, O. V. Senko, A. S. Biryukov, D. P. Vetrov, A. A. Dokukin, N. N. Katerinochkina, D. A. Kropotov, A. S. Obukhov, M. Yu. Romanov, I. V. Ryazanov, I. V. Tolstov, and F. B. Chelnokov. "RECOGNITION: A Universal Software System for Recognition, Data Mining, and Forecasting" // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 15, No. 2, 2005, p. 476-479.
-
78. D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. Variational Segmentation Algorithms with Label Frequency Constraints // Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, V. 20, No. 3, pp. 324-334.
+
19. Yu.I. Zhuravlev, V.V. Ryazanov, O.V. Senko, A.S. Biryukov, D.P. Vetrov, A.A. Dokukin, D.A. Kropotov. The Program System for Intellectual Data Analysis, Recognition and Forecasting // WSEAS Trans. on Information Science and Applications, V.2, N.1, 2005, pp.55-58.
-
79. Д.А. Кропотов. Вариационный метод релевантных векторов для задач классификации и регрессии с многомерными массивами признаков // Ж. выч. мат. и мат. физ. 2010. Подано в печать.
+
20. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Выпуклая кластерная стабилизация алгоритмов распознавания как способ получения коллективных решений с высокой обобщающей способностью // Журнал вычислительной математики и математической физики, том 45, №7, 2005, с. 1318-1325.
 +
21. Kropotov D.A., Ptashko N.O., Vetrov D.P. The Use of Bayesian Framework for Kernel Selection in Vector Machines Classifiers // Progress in Pattern Recognition, Image Analysis and Applications, LNCS 3773, Springer, 2005, pp. 252-261.
 +
22. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. О связи Байесовской регуляризации с устойчивостью алгоритмов распознавания // Труды 12-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», Москва, Макс Пресс, 2005, с. 54-57.
 +
23. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Об использовании методов Boosting в задачах генерации знаний // Труды 12-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», Москва, Макс Пресс, 2005, с. 48-51.
 +
24. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Толстов И.В. Применение принципа минимальной длины описания для обрезания бинарных решающих деревьев // Труды 12-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», Москва, Макс Пресс, 2005, с. 57-60.
 +
25. Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. Использование принципа наибольшего основания для автоматического выбора ядровой функции // Труды 12-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», Москва, Макс Пресс, 2005, с. 51-54.
 +
26. Толпегин П.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритм автоматизированного разрешения анафоры местоимений третьего лица на основе методов машинного обучения // Труды международной конференции «Диалог 2006», Москва, Изд-во РГГУ, 2006, с. 504-507.
 +
27. Vetrov D.P., Kropotov D.A. Application of Probabilistic Filter to Signal Filtration Tasks // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 16, No. 3, 2006
 +
28. Kropotov D.A., Vetrov D.P., Ptashko N.O., Vasiliev O.M. On Kernel Selection in Relevance Vector Machines Using Stability Principle // Proc. of 18th International Conference on Pattern Recognition, Vol. 4, 2006, pp. 233-236.
 +
29. Толпегин П.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Прагматический анализ с применением подходов к автоматизированному созданию онтологической базы знаний // Труды 10-ой Всероссийской конференции по искусственному интеллекту, Москва, Физматлит, Т. 2, 2006, стр. 498-505
 +
30. Kropotov D.A., Vetrov D.P., Ptashko N.O., Vasiliev O.M. The Use of Stability Principle for Kernel Determination in Relevance Vector Machines // ICONIP2006, Part I, LNCS 4232, Springer, 2006, pp. 727-736
 +
31. Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритмы выбора моделей и построения коллективных решений в задачах классификации, основанные на принципе устойчивости – М.: КомКнига, 2006 – 112с.
 +
32. Zhuravlev Yu.I., Kuznetsova A.V., Ryazanov V.V., Senko O.V., Kropotov D.A., Mamayev V.B., Strelnikov A.N. Medical Applications of Pattern Recognition Methods // Доклады 1-й международной конференции «Математическая биология и биоинформатика», г. Пущино, 9-15 октября 2006 г., изд-во МАКС Пресс, Москва, стр. 207-208
 +
33. Kropotov D., Ryazanov V., Vetrov D. Extended Bayesian Framework for Automatic Tuning of Kernel Data-Mining Methods // Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Applied Computer Science, Tenerife, Canary Islands, Spain, December 16-18, 2006, pp. 368-373
 +
34. Kropotov D., Ryazanov V., Vetrov D. Fuzzy Knowledge Generation Method for Data-Mining Problems // Proceedings of the 6th WSEAS International Conference on Applied Computer Science, Tenerife, Canary Islands, Spain, December 16-18, 2006, pp. 374-379
-->
-->

Текущая версия

2010

D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Variational Relevance Vector Machine for Tabular Data // JMLR Workshop & Conference Proceedings, Vol. 13, 2010, pp. 79-94. link

A. Osokin, D. Vetrov, A. Lebedev, V. Galatenko, D. Kropotov, K. Anokhin. An Interactive Method of Anatomical Segmentation and Gene Expression Estimation for an Experimental Mouse Brain Slice // Proc. CIBB 2010. (PDF, 598 Кб)

D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. Signal Segmentation with Label Frequency Constraints using Dual Decomposition Approach for Hidden Markov Models // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 403-406. (PDF, 151 Кб)

D. Kropotov, D. Vetrov, L. Wolf, T. Hassner. Bayesian Logistic Regression for Classification of Tabular Data // Proc. of 8th International Conference “Intelligent Information Processing”, 2010, pp. 103-106. (PDF, 217 Кб)

D. Kropotov, D. Laptev, A. Osokin, D. Vetrov. Variational Segmentation Algorithms with Label Frequency Constraints // Pattern Recognition and Image Analysis, 2010, V. 20, No. 3, pp. 324-334. link

A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. 3D Reconstruction of Mouse Brain from a Sequence of 2D Brain Slices in Application to Allen Brain Atlas // Lecture Notes in Bioinformatics, Vol. 6160, Springer, 2010, pp. 291-303. link

Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Осокин А.А. Автоматическое определение количества компонент в ЕМ-алгоритме восстановления смеси нормальных распределений // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2010, т. 50, №4, с. 1-14. link

2009

Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. Об унимодальности непрерывного расширения критерия Акаике // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 11-13. (PDF, 800 Кб)

Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Алгоритм множественного трекинга лабораторных животных // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 499-502. (PDF, 832 Кб)

Ломакина-Румянцева Е.И., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Автоматическая сегментация поведения лабораторных животных на основе выделяемых контуров // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 556-559. (PDF, 815 Кб)

Осокин А.А., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Построение трехмерной модели мозга мыши по набору двумерных изображений из Алленовского Атласа // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 582-585. (PDF, 962 Кб)

Темлянцев А.В., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Структурный анализ поведенческой динамики // Труды 14-ой Всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: Макс Пресс, 2009, с. 602-605. (PDF, 1 Мб)

Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко Н.О. О достижении компромисса между точностью и устойчивостью классификаторов в задаче выбора наилучшей ядровой функции при байесовском обучении // Вестник Тверского Государственного Университета. Серия «Прикладная математика», №3(14), 2009, стр. 45-54.

Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов, Н.О. Пташко. Эффективный метод отбора признаков в линейной регрессии с помощью обобщенного информационного критерия Акаике // Ж. вычисл. матем. и матем. физ., 2009, том 49, №11, с.1-14. link

D.Kropotov, N.Ptashko, D.Vetrov. Relevant Regressors Selection by Continuous AIC // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 456-464. link

D.Kropotov, D.Vetrov. General Solutions for Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection in Linear Regression and Their Equivalence // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 3, 2009, pp. 447-455. link

E.Lomakina-Rumyantseva, P.Voronin, D.Kropotov, D.Vetrov, A.Konushin. Video Tracking and Behaviour Segmentation of Laboratory Rodents // Pattern Recognition and Image Analysis, Vol. 19, No. 4, 2009, pp. 616-622. link

Osokin A., Vetrov D., Kropotov D. 3D Reconstruction of Mouse Brain from Allen Brain Atlas // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 219-223. (PDF, 461 Кб)

Osokin A., Belotserkovky A., Vetrov D., Kropotov D., Zhuravlev Yu. Mouse Brain Slice Segmentation for Analysis of Physiological Activity // Proc. of 10th International Conference on Pattern Recognition and Image Processing 2009, Minsk: Publ. center of BSU, pp. 348-353. (PDF, 681 Кб)

2008

Г.В. Иофина, Д.П. Ветров, Д.А. Кропотов. Восстановление объектов в Евклидовом пространстве по оптимальным матрицам близости // Сб. «Моделирование и обработка информации», М.: МФТИ, 2008

E. Lomakina-Rumyantseva, D. Kropotov, D. Vetrov. Signal Segmentation using Hidden Markov Models with Prior Distribution on Segment’s Length // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 2, Nizhni Novgorod, 2008, pp.386-389.

D. Kropotov, D. Vetrov. On Equivalence of Information-Based and Bayesian Approaches to Model Selection for Linear Regression Problems // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol.1, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 419-422.

D. Kropotov, N. Ptashko, D. Vetrov. The Application of Akaike Information Criterion for Automatic Selection of Relevant Regressors // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol. 1, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 423-426.

A. Osokin, D. Vetrov, D. Kropotov. Choosing Number of Components in EM-Algorithm for Gaussian Mixtures // Proc. of 9th International Conference “Pattern Recognition and Image Analysis: New Information Technologies”, Vol.2, Nizhni Novgorod, 2008, pp. 390-393.

D. Kropotov, D. Vetrov. An Automatic Relevance Determination Procedure Based on Akaike Information Criterion for Linear Regression Problems // Proc. of ICML Workshop on Sparse Optimization and Variable Selection, 2008. link

А.С. Конушин, Д.П. Ветров, П.А. Воронин, М.С. Синдеев, Е.И. Ломакина-Румянцева, Д.А. Кропотов, И.Ю. Зарайская, К.В. Анохин. Система видеонаблюдения за поведением лабораторных животных с автоматической сегментацией на поведенческие акты // Доклады 18-ой международной конференции GraphiCon 2008, изд-во Макс-Пресс, стр.199-205.

D. Vetrov, D. Kropotov, A. Konushin, E. Lomakina-Rumyantseva, I. Zarayskaya, K. Anokhin. Automatic segmentation of mouse behavior using hidden markov models // Proc. of 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research (Measuring Behavior), 2008.

A. Konushin, E. Lomakina-Rumyantseva, D. Kropotov, D. Vetrov, A. Cherepov, K. Anokhin. Automated distinguishing of mouse behavior in new environment and under amphetamine using decision trees // Proc. of 6th International Conference on Methods and Techniques in Behavioral Research (Measuring Behavior), 2008.

2007

Ветров Д., Кропотов Д. Гетероскедастичная разреженная байесовская регрессия и ее применение в задаче прогноза температуры плавления халькопиритов и задаче синтеза наноразмерного оксида алюминия // Труды 8-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», т.3, 2007.

Ветров Д., Кропотов Д. Применение новых методов поиска знаний в задачах оценки стоимости жилья // Труды 8-ой международной конференции «Распознавание образов и анализ изображений: новые информационные технологии», т.3, 2007.

Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Инвариантный метод настройки параметров в разреженном байесовском обучении // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 93-95.

Ветров Д.П., Кропотов Д.А. О выборе наилучшего квадратичного регуляризатора в обобщенных линейных моделях классификации // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 96-98.

Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Курчин О.В. Новый метод обучения байесовской логистической регрессии с использованием лапласовского регуляризатора // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 99-101.

Иофина Г.В., Кропотов Д.А. Поиск оптимальной метрики в задачах классификации с порядковыми признаками // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 137-140.

Серостанов А.С., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Применение вероятностного алгоритма фильтрации в задачах обработки данных телеметрии космических спутников // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 534-536.

Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Устойчивость обучения метода релевантных векторов // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 16-18.

Ветров Д.П., Кропотов Д.А., Пташко О.М. Расширение метода Expectation Propagation на случай логистического правдоподобия // Труды 13-ой всероссийской конференции «Математические методы распознавания образов», М.: МАКС Пресс, 2007. – с. 102-104.

Cawley G., Kropotov D., Kurchin O., Talbot N., Vetrov D. Fast Bayesian L1 Regularization for Sparse Logistic Regression // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007

Kropotov D., Vetrov D. Optimal Bayesian Linear Classifier with Arbitrary Gaussian Regularizer // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007

Kropotov D., Vetrov D. On Automatic Determination of Relevant Degrees of Freedom in Generalized Linear Models with Laplace Prior // Proc. of 7th Open German-Russian Workshop on Pattern Recognition and Image Understanding, Ettlingen, Germany, 2007

Kropotov D., Vetrov D. Fuzzy Rules Generation Method for Pattern Recognition Problems // F. Masulli, S. Mitra, and G. Pasi (Eds.): Applications of Fuzzy Sets Theory, WILF 2007, LNAI 4578, Springer, pp. 203–210, 2007. link

Kropotov D., Vetrov D. On One Method of Non-Diagonal Regularization in Sparse Bayesian Learning // Proc. of 24th International Conference on Machine Learning, Zoubin Ghahramani Eds. Omnipress, pp. 457-464, 2007. link

Васильев О.М., Ветров Д.П., Кропотов Д.А. Представление и обнаружение знаний в экспертных системах для задач распознавания образов // Журнал вычислительной математики и математической физики, том 47, №8, 2007, стр. 1431-1457 link


Личные инструменты