The 20 references in paper D. Dultsev V., L. Suchkova I., Д. Дульцев В., Л. Сучкова И. (2018) “ОПИСАНИЕ И ИДЕНТИФИКАЦИЯ ТЕМПОРАЛЬНЫХ ЗАКОНОМЕРНОСТЕЙ ДЛЯ НЕЧЕТКОГО ВРЕМЕННОГО РЯДА С ПРИМЕНЕНИЕМ ГИБРИДНЫХ ОЛСПАТТЕРНОВ // DESCRIPTION AND IDENTIFICATION OF TEMPORAL REGULARITIES FOR FUZZY TIME SERIES WITH APPLICATION OF HYBRID OLS-PATTERNS” / spz:neicon:vestnik:y:2018:i:2:p:104-113

1
Ковалев С.М. Модели представления и поиска нечетких темпоральных знаний в базах временных рядов [Текст] / С.М. Ковалев // Труды XI Национальной конференции по искусственному интеллекту с международным участием. – Дубна, 2008.
(check this in PDF content)
2
Антипов С. Г. Методы диагностики динамических объектов на основе анализа временных рядов [Текст] / С. Г. Антипов, В. Н. Вагин, М. В. Фомина // ИТНОУ: информационные технологии в науке, образовании и управлении, 2017. – No2 (2). – C. 3-12.
(check this in PDF content)
3
Антипов С. Г. Проблема обнаружения аномалий в наборах временных рядов [Текст] / С. Г. Антипов, М. В. Фомина // Программные продукты и системы, 2012. – No2. – C. 78-82.
(check this in PDF content)
4
Заде Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений[Текст] / Л.А. Заде – М.: Мир, 1976. – 165 с.
(check this in PDF content)
5
Афанасьева Т.В. Нечеткое моделирование временных рядов и анализ нечетких тенденций [Текст] / Т. В. Афанасьева, Н. Г. Ярушкина. – Ульяновск: УлГТУ, 2009. – 299 с.
(check this in PDF content)
6
Староверова К. Ю. Мера различия временных рядов, основанная на их характеристиках [Текст] / К. Ю. Староверова, В. М. Буре // Вестник Санкт-Петербургского университета. Прикладная математика. Информатика. Процессы управления, 2017. – Т. 13. Вып. 1. – С. 51–60.
(check this in PDF content)
7
Song, Q. Forecasting enrollments with fuzzy time series – Part I [Text] / Q. Song, B. Chissom // Fuzzy Sets Systems, 1993. – Vol. 54. – P. 1–9.
(check this in PDF content)
8
Tanaka, H. Linear Regression Analysis with Fuzzy Model [Text] / H. Tanaka, S. Uejima, K. Asai // IEEE Transactions on Systems, Man and Cybernetics. – 1982. – Vol. 12. – P.903-907.
(check this in PDF content)
9
Kacprzyk J. Linguistic Summarization of Time Series by Using the Choquet Integral [Text] / J. Kacprzyk, A. Wilbik, S. Zadrozny // Proceedings of 12th Fuzzy Systems Association World Congress (IFSA’2007, Cancun, Mexico, June 18-21, 2007) Theoretical Advances and Applications of Fuzzy Logic. – N-Y.: Springer Verlag, 2007.
(check this in PDF content)
10
Pedrycz W. Granular Сorrelation Analysis in Data Mining [Text] / W. Pedrycz, M.H. Smith // Proceedings of IEEE International Fuzzy Systems Conference, Korea. – 1999. – Vol.III. – IH-1240.
(check this in PDF content)
11
Новак, В. Интегральный метод принятия решений и анализа нечетких временных рядов / Новак В., Перфильева И.В., Ярушкина Н.Г., Афанасьева Т.В. // Программные продукты и системы. – 2008. – No 4(84). – С. 65-68.
(check this in PDF content)
12
Batyrshin, I. Perception based time series data mining in intelligent decision making systems / Batyrshin I., Sheremetov L. – IPEK YOLU. CollectionofarticlesofAzerbaijanUniversity. – 2009. - No 2. - pp.68-72.
(check this in PDF content)
13
Ковалев С.М. Гибридные нечетко-темпоральные модели временных рядов в задачах анализа и идентификации слабо формализованных процессов [Текст] / С.М. Ковалев // Интегрированные модели и мягкие вычисления в искусственном интеллекте. Труды IV-й Международной научно-практической конференции (Коломна, 28-30 мая 2007 г.): в 4 т. – М.: Физматлит, 2007. – Т.1. – С. 26-41.
(check this in PDF content)
14
Ковалев С.М. Обнаружение особых типов паттернов во временных рядах на основе гибридной стохастической модели [Текст] / С.М. Ковалев, А. В. Суханов // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2014. – No4 (153). – С. 142-149.
(check this in PDF content)
15
Ковалев С.М. Методы многошагового предсказания аномалий в темпоральных данных [Текст] / С.М. Ковалев // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2013. – No7 (144). – С. 85-91.
(check this in PDF content)
16
Ковалев С.М. Упреждающее распознавание нечетких темпоральных паттернов в потоковых данных на основе адаптивных марковских моделей [Текст] / С.М. Ковалев // XIII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2012 (16-20 октября 2012 г., Белгород, Россия): труды конференции в 4 т. – Белгород: Изд-во БГТУ, 2012. – Т.2. – С. 313-322.
(check this in PDF content)
17
Ковалев С.М. Формирование ассоциативных темпоральных правил в базах данных временных рядов на основе темпоральных сетевых моделей [Текст] / С.М. Ковалев // XII национальная конференция по искусственному интеллекту с международным участием КИИ-2010 (20-24 сентября 2010 г., Тверь, Россия): труды конференции в 4 т. – М: Физматлит, 2010. – Т.3. – С. 321-329.
(check this in PDF content)
18
Сучкова Л.И. Подход к прогнозированию нештатных ситуаций в системах мониторинга с использованием паттернов поведения группы временных рядов [Текст] / Л.И. Сучкова // Ползуновский вестник. – 2013. – No2. – С. 88-92.
(check this in PDF content)
19
Бучацкая В. В. Обработка аномальных значений уровней временного ряда как этап комплексной оценки информации в подсистеме прогнозирования для ситуационного центра [Текст] / В. В. Бучацкая// Вестник Адыгейского государственного университета. Серия 4: Естественно-математические и технические науки, 2013. – No3 (122). – C. 105-110.
(check this in PDF content)
20
Вульфин А. М. Нейросетевая модель анализа технологических временных рядов в рамках методологии Data Mining [Текст] / А. М. Вульфин, А. И. Фрид // Информационно-управляющие системы, 2011. – No5. – С. 31-38.
(check this in PDF content)