The 7 linked references in paper Anna Glazkova V., А. Глазкова В. (2017) “ОЦЕНКА РЕЗУЛЬТАТИВНОСТИ ПРИМЕНЕНИЯ РАССТОЯНИЙ ЕВКЛИДА И МАХАЛАНОБИСА ДЛЯ РЕШЕНИЯ ОДНОЙ ИЗ ЗАДАЧ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕКСТОВ // EFFICIENCY ASSESSMENT OF EUCLIDEAN AND MAKHALANOBIS DISTANCES FOR SOLVING A MAJOR TEXT CLASSIFICATION PROBLEM” / spz:neicon:vestnik:y:2017:i:1:p:86-93

  1. Кадиев, П.А. Пакет программ для скремблирования информационного потока / П.А. Кадиев, И.П. Кадиев, Т.М. Мирзабеков // Вестник Дагестанского государственного технического университета. Технические науки. – 2016. – No 2. – С. 83-92.
  2. Муха, А.В. Автоматизированный подход к определению авторства текста / А.В. Муха, В.Л. Розалиев, Ю.А. Орлова, А.В. Заболеева-Зотова // Известия Волгоградского государственного технического университета. – 2013. – Т. 17. No 14 (117). – С. 51-54.
  3. Колесникова, С.И. Методы анализа информативности разнотипных признаков / С.И. Колесникова // Вестник Томского государственного университета. Управление, вычислительная техника и информатика. – 2009. – No1(6). – С. 69-80.
  4. Поляков, И.В. Проблема классификации текстов и дифференцирующие признаки/ И.В. Поляков, Т.В. Соколова, А.А. Чеповский, А.М. Чеповский // Вестник Новосибирского государственного университета. Серия: Информационные технологии. – 2015. – Т. 13. No 2. – С. 55-63.
  5. Мешкова, Е.В. Методика построения классификатора текста на основе гибридной нейросетевой модели / Е.В. Мешкова // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2008. – No 4 (81). – С. 212-215.
  6. Козоброд, А.В. Анализ архитектур гибридных нейросетевых моделей в задачах автоматической классификации текстовой информации / А.В. Козоброд, В.Е. Мешков, Е.В. Мешкова // Известия ЮФУ. Технические науки. – 2010. – No 12 (113). – С. 185-190.
  7. Шумская, А.О. Оценка эффективности метрик расстояния Евклида и расстояния Махаланобиса в задачах идентификации происхождения текста / А.О. Шумская // Доклады Томского государственного университета систем управления и радиоэлектроники. – 2013. – No3 (29). – С. 141-145.