1. Шевнина Ю. С. Метод оценки состояния нелинейной системы на основе логического анализа данных // Изв. вузов. Электроника. 2022. Т. 27. № 3. С. 407–415. https://doi.org/10.24151/1561-5405-2022-27-3-407-415
Shevnina Ju. S. Method for estimating the state of a nonlinear system based on logical data analysis. Izv. vuzov. Elektronika = Proc. Univ. Electronics, 2022, vol. 27, no. 3, pp. 407–415. (In Russian). https://doi.org/10.24151/1561-5405-2022-27-3-407-415
2. Лекун Я. Как учится машина: революция в области нейронных сетей и глубокого обучения / при участии К. Бризар; пер. с фр. Е. Арсеновой. М.: Альпина ПРО, 2021. 334 с.
Le Cun Y. Quand la machine apprend: La révolution des neurones artificiels et de l’apprentissage profond, avec la collab. de C. Brizard. Paris, Odile Jacob, 2019. 394 p. (In French).
3. Шевнина Ю. С. Метод декомпозиции сложной нелинейной системы на основе процессного подхода // Системы управления и информационные технологии. 2021. № 3 (85). С. 24–29. https://doi.org/10.36622/VSTU.2021.85.3.005
Shevnina Ju. S. Decomposition method for a complex nonlinear system based on a process approach. Sistemy upravleniya i informatsionnyye tekhnologii = Automation and Remote Control, 2021, no. 3 (85), pp. 24–29. (In Russian). https://doi.org/10.36622/VSTU.2021.85.3.005
4. Шевнина Ю. С., Гагарина Л. Г.
Подходы к автоматизации процессов центров коллективного проектирования микроэлектроники // Информационные технологии и вычислительные системы. 2021. № 4. С. 12–25. https://doi.org/10.14357/20718632210402
Shevnina Ju. S., Gagarina L. G. Approaches to process automation of collective design centers for microelectronics. Informatsionnyye tekhnologii i vychislitel’nyye sistemy = Journal of Information Technologies and Computing Systems, 2021, no. 4, pp. 12–25. (In Russian). https://doi.org/10.14357/20718632210402
5. Кузьмич Р. И., Масич И. С., Ступина А. А.
Модели формирования закономерностей в методе логического анализа данных // Системы управления и информационные технологии. 2017. № 1 (67). С. 33–37.
Kuzmich R. I., Masich I. S., Stupina A. A. Models for formation of patterns in the method of logical analysis of data. Sistemy upravleniya i informatsionnyye tekhnologii = Automation and Remote Control, 2017, no. 1 (67), pp. 33–37. (In Russian).
6. Fürnkranz J., Gamberger D., Lavrač N. Foundations of rule learning. Berlin; Heidelberg: Springer, 2012. XVIII, 334 p. https://doi.org/10.1007/978-3-540-75197-7
7. Zimmermann A., De Raedt L. Cluster grouping: from subgroup discovery to clustering // Mach. Learn. 2009. Vol. 77. Iss. 1. P. 125–159. https://doi.org/10.1007/s10994-009-5121-y