1. Дуда, Р. Распознавание образов и анализ сцен / Р. Дуда, П. Харт. - М. : Мир, 1976. - 512 с.
2. Белозерский, Л.А. Введение в системы автоматического распознавания / Л.А. Белозерский. - Киев : Наукова думка, 2005. - 434 с.
3. Васильев, В.И. Распознающие системы / В.И. Васильев. - Киев : Наукова думка,
4. - 422 с.
5. Чубукова, И.А. Data Mining / И.А. Чубукова. - М. : БИНОМ, 2006. - 382 с.
6. Кохонен, Т. Самоорганизующиеся карты / Т. Кохонен. - М. : БИНОМ, 2008. - 655 с.
7. Василенко, Г.И. Оптико-электронные корреляционные методы и средства распознавания изображений / Г.И. Василенко, И.С. Гибин, О.И. Потатуркин // Радиоэлектроника. - 1990. - № 8. - С. 15-27.
8. Zholtikov, R.R. Some models of raster correlators of binary images / R.R. Zholtikov,
9. M.M. Tatur // Int. Scientific Journal of Computing. - 2004. - Vol. 3. - P. 46-49.
10. Устройство корреляционного распознавания бинарных образов : пат. 1748 Респ. Беларусь, МПК7, G 06K 9/00 / М.М. Татур, Р.Р. Жолтиков ; заявитель М.М. Татур. - № u 200402333 ; заявл. 2004.10.01 ; опубл. 30.03.2005 // Афiцыйны бюл. / Нац. цэнтр iнтэлектуал. уласнасцi. - 2005. - № 1. - С. 125.
11. SVM - Support Vector Machines, USA [Electronic resource]. - Mode of access :
12. http://www.support-vector-machines.org. - Date of access : 10.06.2010.
13. Головко, В.А. Нейроинтеллект: теория и применение. Кн. 1. Организация и обучение нейронных сетей с прямыми и обратными связями / В.А. Головко. - Брест : Университетское, 1999. - 260 с.
14. Уоссермен, Ф. Нейрокомпьютерная техника. Теория и практика / Ф. Уоссермен. - М. : Мир, 1992. - 240с.
15. Рутковская, Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы /
16. Д. Рутковская, М. Пилинский, А. Рутковский. - М. : Горячая линия - Телеком, 2006. - 383с.
17. Фу, К. Структурные методы в распознавании образов / К. Фу. - М. : Мир, 1977. - 320 с.
18. Татур, М.М. Формальные и неформальные аспекты в разработке систем распознавания / М.М. Татур // Искусственный интеллект. - 2007. - № 3. - С. 333-343.
19. Леоненков, А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH / А.В. Лео-
20. ненков. - СПб. : БХВ-Петербург, 2003. - 720 с.
21. Штовба, С.Д. Классификация объектов на основе нечеткого логического вывода /
22. С.Д. Штовба // Методы. Алгоритмы. Программы. - 2004. - № 1. - С. 68-69.
23. Заде, Л.А. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных решений / Л.А. Заде. - М. : Мир, 1976. - 168 с.
24. Trends in practical Applications of Agent and Multiagent Systems // Advances in Intelligent and Soft Computing. - Berlin, Germany : Springer-Verlag Berlin Heidelberg, 2010. - Vol. 71. - 733 p.
25. Новоселова, Н.А. Построение нечеткой модели для решения задач классификации / Н.А. Новоселова // Информатика. - 2006. - № 3 (11). - С. 5-14.
26. Ярушкина, Н.Г. Нечеткие гибридные системы. Теория и практика / Н.Г. Ярушкина. -
27. М. : Физматлит, 2007. - 208 с.
Послать статью по эл. почте 