000			02930nam0a2200433 4500
001			RU\NLR\BIBL_A\016299942
005			20231003174405.0
021			_aRU _bКН-П-23-003162 _9КН-П-23-0309
035			_a(NLR Aleph) 016299942
035			_a(RuMoRGB)011545360
090			_a12970654 _c12970654
100			_a20230301d2022 k y0rusy50 ca
101	0		_arus _deng
102			_aRU
105			_ay|||z|||010zy
181		0	_ai _baxxe
182		0	_an
200	1		_aОб оценке точности обработки больших потоков экспериментальных данных _fЮ. Н. Орлов, В. О. Соловьев
203			_aТекст _bвизуальный _cнепосредственный
210			_aМосква _cИПМ им. М. В. Келдыша РАН _d2022
215			_a24 с. _d21
225	1		_aПрепринты ИПМ им. М. В. Келдыша _dKeldysh institute preprints _fгл. ред.: Б. Н. Четверушкин, акад. РАН _zeng
225	1		_aПрепринт _fИн-т приклад. математики им. М. В. Келдыша Рос. акад. наук _x2071-2898 _v№ 83 за 2022 г.
300			_aРез. англ.
300			_aНа обл.: Рос. акад. наук, 300 лет
320			_aБиблиогр.: с. 23-24 (7 назв.)
330			_aИсследуются вычислительные аспекты обработки большого объема экспериментальных данных, связанные с нестационарностью процесса, неточностью измерения, неточностью классифицирующих алгоритмов. Рассматриваются также ограничения применения байесовского подхода к задаче распознавания образов, когда максимум вероятности соответствия текущего состояния одному из базисных эталонов определяется путем разложения изучаемого фрагмента по известному базису
606	1		_aАнализ данных _xСтатистические методы _2nlr_sh2 _3RU\NLR\AUTH\661271718
606	1		_aВыборочный метод (стат.) _xТеория _2nlr_sh1 _2nlr_sh2 _3RU\NLR\AUTH\661223068
675			_a519.6 _v4
686			_a22.19 _2rubbks
686	1		_aВ192.11
686	1		_aВ172.1
700		1	_aОрлов _bЮ. Н. _cд-р физ.-мат. наук, мат. моделирование _f1964- _gЮрий Николаевич _3RU\NLR\AUTH\7724060
701		1	_aСоловьев _bВ. О. _cканд. техн. наук _gВиктор Олегович _3RU\NLR\AUTH\770151826
942			_cBOOK
980			_aNB