|
|
|
Публикации в базе данных Math-Net.Ru |
Цитирования |
|
2025 |
| 1. |
С. И. Маторин, Ю. В. Дмитриева, А. Г. Жихарев, “Свойства усовершенствованного алфавита нотации “Узел-Функция-Объект” для графоаналитического моделирования бизнес-процессов”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2025, № 3, 30–39  |
|
2024 |
| 2. |
С. И. Маторин, С. А. Песоцкий, А. Г. Жихарев, Ю. В. Дмитриева, “Усовершенствованный алфавит для графоаналитического моделирования процессов с использованием системно-объектного анализа”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2024, № 2, 62–75  |
1
|
|
2023 |
| 3. |
С. И. Маторин, С. В. Гуль, “Модель системно-объектной трехмерной базы знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2023, № 2, 15–30 |
|
2022 |
| 4. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Партитивная классификация с помощью формально-семантической нормативной системы”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 2, 17–26 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Partitive classification using the formal-semantic normative system”, Scientific and Technical Information Processing, 50:6 (2023), 602–609 |
3
|
| 5. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Построение генетической и партитивной классификаций предметной области”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2022, № 1, 26–34 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Construction of genetic and partitive classifications of the subject area”, Scientific and Technical Information Processing, 50:6 (2023), 595–601 |
4
|
|
2021 |
| 6. |
С. И. Маторин, “Отечественная учебная литература по искусственному интеллекту”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, № 3, 106–113 |
1
|
| 7. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный детерминантный анализ. Построение таксономии предметной области”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2021, № 1, 15–24 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object determinant analysis. Constructing a taxonomy of the subject area”, Scientific and Technical Information Processing, 49:5 (2022), 325–332 |
6
|
|
2020 |
| 8. |
С. И. Маторин, А. Б. Петровский, С. В. Проничкин, М. Ю. Стернин, Г. И. Шепелёв, “Подходы к определению научных приоритетов в здравоохранении и медицине: опыт России”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 3, 32–47 |
| 9. |
С. И. Маторин, А. Б. Петровский, С. В. Проничкин, М. Ю. Стернин, Г. И. Шепелёв, “Подходы к определению научных приоритетов в здравоохранении и медицине: опыт СССР”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 3, 22–31 |
2
|
| 10. |
С. И. Маторин, В. В. Михелев, “Системно-объектный подход к детерминантному анализу сложных систем”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2020, № 2, 86–93 ; S. I. Matorin, V. V. Mikhelev, “System-object approach to determinant analysis for complex systems”, Scientific and Technical Information Processing, 48:5 (2021), 327–332 |
3
|
|
2019 |
| 11. |
С. И. Маторин, А. Г. Жихарев, В. В. Михелев, “Учет общесистемных закономерностей при концептуальном моделировании понятийных знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2019, № 3, 12–23 ; S. I. Matorin, A. G. Zhikharev, V. V. Mikhelev, “Accounting for system-wide patterns in conceptual modeling of conceptual knowledge”, Scientific and Technical Information Processing, 47:5 (2020), 314–321 |
3
|
|
2018 |
| 12. |
С. И. Маторин, А. Г. Жихарев, “Учет закономерностей при системно-объектном моделировании организационных знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2018, № 3, 57–68 ; S. I. Matorin, A. G. Zhikharev, “Accounting regularities in the system-object modeling of organizational knowledge”, Scientific and Technical Information Processing, 46:6 (2019), 388–396 |
10
|
|
2017 |
| 13. |
С. И. Маторин, А. Г. Жихарев, О. А. Зимовец, “Исчисление объектов в системно-объектном методе представления знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2017, № 3, 104–115 ; S. I. Matorin, A. G. Zhikharev, O. A. Zimovets, “Objects calculus in the system-object method of knowledge representation”, Scientific and Technical Information Processing, 45:5 (2018), 307–316 |
4
|
|
2016 |
| 14. |
А. А. Кондратенко, С. И. Маторин, “Построение онтологий на основе моделей “Узел-Функция-Объект””, Искусственный интеллект и принятие решений, 2016, № 1, 47–56 |
| 15. |
В. Н. Винтаев, М. Ю. Жиленев, C. И. Маторин, Н. Н. Ушакова, “Учет достоверности определения функции рассеяния точки для дополнительной коррекции резкости на космических изображениях высокого разрешения”, ИТиВС, 2016, № 2, 44–54 |
|
2015 |
| 16. |
А. Г. Жихарев, С. И. Маторин, Н. О. Зайцева, “Системно-объектный инструментарий для имитационного моделирования технологических процессов и транспортных потоков”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2015, № 4, 72–80 |
|
2014 |
| 17. |
В. Н. Винтаев, М. Ю. Жиленев, С. И. Маторин, Н. Н. Ушакова, Н. В. Щербинина, “Адаптивное восстановление резкости на цифровых космических изображениях”, ИТиВС, 2014, № 4, 33–43 |
|
2012 |
| 18. |
О. А. Зимовец, С. И. Маторин, “Интеграция средств формализации графоаналитических моделей “Узел-Функция-Объект””, Искусственный интеллект и принятие решений, 2012, № 1, 57–64 ; O. A. Zimovets, S. I. Matorin, “Integration of formalization tools of graph-analytical models “Unit-Function-Object””, Scientific and Technical Information Processing, 40:6 (2013), 396–402 |
3
|
|
2011 |
| 19. |
А. Г. Жихарев, С. И. Маторин, “Метод формализации организационных знаний”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2011, № 2, 12–18 |
|
2009 |
| 20. |
А. Г. Жихарев, О. А. Зимовец, С. И. Маторин, С. Н. Трубицин, “Системно-объектное моделирование сервисной службы телевизионной и радиовещательной сети”, ИТиВС, 2009, № 3, 75–87 |
|
2008 |
| 21. |
С. И. Маторин, О. А. Зимовец, С. Н. Трубицин, “Визуальные графоаналитические модели для представления знаний о сервисном обслуживании телерадиосети”, Искусственный интеллект и принятие решений, 2008, № 3, 52–63 |
|
Обратная связь: