1. Анализ нечисловой информации Ю. Н. Тюрин,
Б. Г. Литвак,
А. И. Орлов и др. Препр. Научн. совет по комплексной проблеме «Кибернетика». М., 80
с.
2. Анохин П. К. Системный анализ интегративной
деятельности нейрона // П. К. Анохин. Очерки по физиологии функциональных
систем. М.: Медицина, 1975. С. 444.
6.
Анохин П. К.
Роль ориентировочно-исследовательской реакции в образовании условного рефлекса
// Анохин П. К. Системные механизмы высшей нервной деятельности: Избр. тр. М.:
Наука, 1979. С. 338–352.
7.
Анохин П. К.
Эмоции // Большая медицинская энциклопедия т.
8. Борисова И. А., Загоруйко Н. Г. Естественная классификация // Сборник
трудов ИАИ-2004. Киев, 2004. С. 33–42.
9.
Витяев Е. Е. Метод обнаружения закономерностей и метод
предсказания // Эмпирическое предсказание и распознавание образов. Новосибирск,
1976. Вып. 67. С. 54–68.
10. Витяев Е. Е. Обнаружение закономерностей, выраженных
универсальными формулами // Там же. Новосибирск, 1979. Вып.
79. С. 57–59.
11. Витяев Е. Е. Закономерности в языках эмпирических
систем и законы классической физики // Там же. Новосибирск, 1979. Вып. 79. С. 45–56.
12. Витяев Е. Е. Обнаружение функциональных зависимостей с
одновременным формированием понятий // Вторая Всесоюзная конференция по
автоматизации поискового конструирования. Новосибирск,
1980. С. 171–172.
13. Витяев Е. Е. Упрощение функциональных зависимостей за
счет перешкалирования величин // 11-я Всесоюзная
школа-семинар по «Программно-алгоритмическому обеспечению прикладного
многомерного статистического анализа». М., 1983. С. 260–262.
14. Витяев Е. Е. Классификация как выделение групп
объектов, удовлетворяющих разным множествам согласованных
закономерностей // Анализ разнотипных данных. Новосибирск, 1983. Вып. 99. С. 44-50.
15. Витяев Е. Е. Числовое алгебраическое и конструктивное
представление одной физической структуры // Логиго-математические
основы МОЗ. Новосибирск, 1985. Вып. 107. С. 40–51.
16. Витяев Е. Е. Конструктивное числовое представление
величин // Методы анализа данных. Новосибирск, 1985. Вып.
111. c. 23–32.
17. Витяев Е. Е. Шкала экстенсивных величин как абстрактный
тип данных // Всесоюзная конференция по прикладной логике: Тез. докл.
Новосибирск, 1985. С. 37–39.
18. Витяев Е. Е. Логико-операциональный
подход к анализу данных // Комплексный подход к анализу данных в социологии:
Тр. Инс–та социол. исслед. АН. М., 1989. С. 113–122.
19. Витяев Е. Е. Обнаружение закономерностей (методология,
метод, программная система SINTEZ). 1. Методология // Методологические проблемы
науки. Новосибирск, 1991. Вып. 138. С. 26–60
20. Витяев Е. Е. Семантический подход к созданию баз
знаний. Семантический вероятностный вывод наилучших для предсказания ПРОЛОГ-программ по вероятностной модели данных // Логика и
семантическое программирование. Новосибирск, 1992. Вып.
146. С. 19–49.
21. Витяев Е. Е. Принцип работы мозга и процесс познания в
науке и исскусстве. Изд. НГУ, Новосибирск,
1995. С. 64
22. Витяев Е. Е. Целеполагание
как принцип работы мозга // Модели когнитивных процессов. Новосибирск, 1997. Вып. 158. С. 9–52.
23. Витяев Е. Е. Вероятностное прогнозирование и
предсказание как принцип работы мозга // Измерение и модели когнитивных
процессов. Новосибирск, 1998. Вып. 162. С.
14–40.
24. Витяев Е. Е. Формальная модель работы мозга, основанная
на принципе предсказания // Модели когнитивных процессов. Новосибирск, 1998. Вып. 164. С. 3–61
25. Витяев Е. Е. Рефлексирующие и
мыслящие программные системы // Рефлексивное управление. (Международный
симпозиум "Рефлексивные процессы и управление" 8-10 октября 2001
года, г. Москва) / Сборник статей под ред.
В. Е. Лепского. М.: Изд-во Института
психологии РАН, 2000. 192 с.
26. Витяев Е. Е. Объяснение Теории Движений Н.А.Бернштейна
// VII Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2005»
Сборник научных трудов. М.: МИФИ, Ч. 1., 2005. С. 234–240
27. Витяев Е. Е. Логика работы мозга // Проблемы
нейрокибернетики. (материалы
XIV-ой Международной конференции по нейрокибернетике). Том. 2. Ростов-на-Дону,
2005. С. 14–17.
28. Демин А. В., Витяев Е. Е.
Реализация модели анимата на
основе семантического
вероятностного вывода // VIII
Всероссийская научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2006». М.: МИФИ,
Сборник научных трудов. Том. 2, 2006. С. 16–24
29. Витяев Е. Е., Костин В. С. Естественная
классификация как закон природы // Интелектуальные
системы и методология. (Материалы научно-практического симпозиума "Интелектуальная поддержка деятельности в сложных предметных
областях"). Новосибирск, 1992. Вып.4. С. 107–115.
30. Витяев Е. Е., Логвиненко
А. Д. Метод тестирования систем аксиом. // Теория вычислений и языки
спецификаций. Новосибирск, 1995. Вып. 152. С. 119–139.
31. Витяев Е. Е., Логвиненко
А. Д. Обнаружение законов на эмпирических системах и тестирование систем
аксиом теории измерений // Социология: методология, методы, математические
модели. Научный журнал РАН. Том 10, 1998. С. 97–121.
32. Витяев Е. Е., Москвитин А. А. ЛАДА – программная
система логического анализа данных // Методы анализа данных. Новосибирск,
Вып.111. С. 38–58.
33. Витяев Е. Е., Москвитин А. А. Введение в теорию
открытий. Программная система DISCOVERY // Логические методы в информатике.
Новосибирск, 1993. вып. 148. С. 117–163.
34. Витяев Е. Е., Морозова Н. С., Сутягин А. С., Лапардин К. А. Естественная классификация и
систематика как законы природы // Анализ структурных закономерностей.
Новосибирск, 2005. Вып. 174. С. 80–92
35. Компьютерная система «Gene Discovery» для поиска закономерностей организации
регуляторных последовательностей эукариот / Витяев
Е. Е., Орлов Ю. Л., Вишневский О. В., и др. // Молекулярная
биология. 2001. т. 35, № 6. С. 952–961.
36. Витяев Е. Е., Подколодный Н. Л. От экспертных
систем к системам, создающим теории предметных областей // Компьютерный анализ
структуры, функции и эволюции генетических макромолекул. Новосибирск,
1989. С. 264–282.
37. Витяев Е. Е. Принятие
решений. Переключающая и подкрепляющая функции эмоций // VIII Всероссийская научно-техническая
конференция «Нейроинформатика-2006», М.: МИФИ, 2006. С. 24-30
38. Вишневский О. В., Витяев Е. Е.
Анализ и распознавание промоторов эритроид-специфичных
генов на основе наборов вырожденных олигонуклеотидных
последовательностей // Молекулярная биология. 2001. т. 35,
№ 6. С. 979–986.
39. Нечисловая статистика, экспертные оценки и смежные
вопросы. Всесоюзная конференция. Тез. докл. М.-Таллин.
1980. 403 с.
40. Гибсон Дж. Экологический подход к зрительному восприятию.
М.: Прогресс, 1988. С. 462.
41. Гончаров С. С., Ершов Ю. Л. Конструктивные
модели. Научная книга, Новосибирск, 1999. 345 с.
42. Гончаров С. С., Ершов Ю. Л., Самохвалов
К. Ф. Введение в логику и методологию науки. Москва: Интерпракс, 1994. С. 255.
43. Девид Г. Метод парных сравнений. М.: Статистика, 1978. 150 с.
44. Ершов Ю. Л. Проблемы разрешимости и
конструктивные модели. М.: Наука, 1980. 415 с.
45. Ершов Ю. Л., Самохвалов К. Ф. О новом
подходе к философии математики // Структурный анализ символьных
последовательностей. Новосибирск, 1984. Вып. 101. С. 141 - 148.
46. Забродин В. Ю. О критериях естественной классификации //
НТИ, 1981. Сер. 2, № 8.
47. Загоруйко Н. Г.,
Самохвалов К. Ф., Свириденко Д. И. Логика
эмпирических исследований. Новосибирск, 1978. 66 c.
48. Загоруйко Н. Г. Прикладные методы анализа данных и знаний.
Новосибирск: Институт математики, 1999. С. 268.
49. Каменский В. С. Модели и методы не метрического
многомерного шкалирования: (Обзор) //
Автоматика и телемеханика. 1977. №8. С. 118–156.
50. Карнап Р. Философские основания физики. М.: Прогресс,
1971. 387 с.
51. Кендал М., Стьюарт А.
Статистические выводы и связи. М.: Наука, 1973. С. 899.
52. Кини Р. Л., Райфа Х.
Принятие решений при многих критериях: предпочтения и замещения. М.: Радио и
связь, 1981. 560 c.
53. Каргаполов М. И., Мерзляков
Ю. И. Основы теории групп. М.: Наука, 1982. 182 с.
54. Козелецкий Ю. Психологическая теория принятия решений. М.:
Прогресс, 1979. 503 с.
56. Кулаков Ю. И. Элементы теории физических
структур. Новосибирск: НГУ, 1968. 215 с.
57. Кулаков Ю. И. Математическая формулировка теории
физических структур // Сиб. мат. журн.
1971. Т. 12, № 5. С. 1142–1145.
58.
Кулаков
Ю. И. О теории физических структур // Краевые задачи математической физики
и смежные вопросы теории функций. Т5. Л., 1983. С. 103–151.
59. Кулаков Ю. И. Новая формулировка теории
физических структур // Методологические и технологические проблемы
информационно-логических систем. Новосибирск, 1988. Вып. 125. С. 3–32.
60. Куперштох В. Л., Миркин Б. Г., Трофимов В. А.
Метод наименьших квадратов в анализе качественных признаков // Проблемы анализа
дискретной информации. Новосибирск,
1976.
61. Мальцев А. И. Алгебраические системы, М.: Наука, 1970.
62. Мейен С. В., Шрейдер
С. А. Методологические аспекты теории классификаций // Вопросы философии.
1976. № 12.
63. Миркин Б.Г. Анализ качественных признаков и
структур. М.: Статистика, 1980. 316 с.
64. Михайличенко Г. Г. Решение функциональных уравнений
в теории физических структур. Докл. АН СССР.
1972. Т. 206, № 5. С. 1056–1058.
65. Михиенко Е. В., Витяев
Е. Е. Моделирование работы функциональной системы // VI Всероссийская
научно-техническая конференция «Нейроинформатика-2004»: Сб. науч.
тр. В 2 ч., М.: МИФИ, 2004. Ч.2. С. 124–129.
66. Нормативные и дескриптивные модели принятия решений:
По материалам советско-американского семинара. М.: Наука, 1981. 340 с.
67. Поляков Г. И. О принципах нейронной организации
мозга // М.: МГУ, 1965. С. 165.
68. Пфанцагль И. Теория измерений.
М.: Мир, 1976. 248 с.
69. Психологические измерения. Под ред. Л.Д.Мешалкина. М.:
Мир, 1967. 120 с.
70. Рутковский Л. Элементарный учебник логики. Спб., 1884.
72. Орлов А. И. Устойчивость в
социально-экономических моделях. М.: Наука, 1977. 182 с.
73. Саганенко Г. И. Социологическая информация. Л.: Наука, 1979. 142 с.
74. Сатаров Г. А., Каменский В. С. Общий подход
к анализу экспертных оценок методами не метрического многомерного шкалирования // Статистические методы анализа экспертных оценок.
М.: Наука, 1977. С. 251–266.
75. Симонов П. В. Эмоциональный мозг. М.: Наука,
1981. С. 140.
76. Симонов П. В. Высшая нервная деятельность
человека (мотивационно-эмоцио-нальные аспекты). М.: Наука, 1975. С. 173.
78. Судаков К. В. Общая Теория Функциональных Систем
М.: Медицина, 1984. С. 222.
79. Судаков К. В. Системные механизмы эмоционального
стресса. М.: Медицина, 1981. С. 228.
80. Терехина А. Ю. Методы многомерного шкалирования и
визуализации данных: (Обзор) // Автоматика и телемеханика. 1973. № 7.
С. 80–94.
81. Тюрин Ю. Н., Василевич А. П., Андрукевич П. Ф. Статистические методы ранжирования //
Статистические методы анализа экспертных оценок. М.: Наука, 1977.
С. 30–58.
83. Фишберн П. С. Теория полезности для принятия решений.
М.: Наука, 1978. 352 c.
84. Функциональные системы организма (Под ред.
К. В. Судакова) М., Медицина, 1987, С. 430.
85. Шмерлинг Д. С. О
построении моделей парных и множественных сравнений со связями // Прикладной
многомерный статистический анализ. М., 1978. С. 164–189.
86. Шрейдер С. А. Систематика, типологии, классификация // Теория
и методология биологических классификаций, М.: Наука, 1983.
87. Adams
Er. W. The logic of conditionals // An application of probability to
deductive logic // Synthese Library. 1975. v. 86.
88. Anderson N. H. Integration theory, functional
measurement and the psychological law // Advances in psychophysics / Ed. Geissler, Yu. Zabrodin.
89. Anderson N. H.
Algebraic Rules in Psyhological measurement // Amer. Scientist.
1979. v.67. P. 555–563.
91. Investigating extended regulatory regions of genomic
DNA sequences / V. N. Babenko, P. S. Kosarev, O. V. Vishnevsky et al. // Bioinformatics. 1999.
v. 15, P. 644–653.
92. [BI-RADS],
Breast Imaging Reporting and Data System, American
93.
94.
Bratko I. Innovative design as learning from examples //
Proceedings of the International Conference on Design to Manufacture in Modern
Industries, Bled, Slovenia, June, 1993.
95.
96.
97. CAR’96 Computer Assisted Radiology, Proceedings of the
International Symposium on Computer and Communication Systems for Image Guided
Diagnosis and Therapy, Lemke
HU, Vannier MW, Inamura K,
Farman AG, (eds.) Paris, France, June
26–29, 1996, Elsevier Science.
98. Dzeroski S., DeHaspe L., Ruck B.M., Walley W.J. Classification
of river water quality data using machine learning // Proceedings of the Fifth
International Conference on the Development and Application of Computer
Techniques to Environmental Studies (ENVIROSOFT’94).
99. Dzeroski S.
Inductive Logic Programming and Knowledge Discovery in Databases // Advances in
Knowledge Discovery and Data Mining, Eds. U. Fayad, G., Piatetsky-Shapiro, P.
Smyth, R. Uthurusamy. AAAI Press, The MIT Press, 1996. P. 117–152.
101.
Fenstad J. I.
Representation of probabilities defined on first order
languages // J.N.Crossley, ed., Sets, Models and Recursion Theory: Proceedings of the
Summer School in Mathematical Logic and Tenth Logic Colloguium.
1967. P. 156–172.
102.
Fitting M. C.
Logic Programming on a Topological
Bilattices // Fundamenta Informatica. 1988. Vol. 11. P. 209–218.
103.
Gaifman H.
Concerning measure in first order calculi //
104.
Goncharov S. S., Ershov Yu. L., Sviridenko D. I. Semantic programming // 10th World
Congress Information Processing 86,
105.
Goodrich J.A.,
Cutler G., Tjian R. Contacts in context: promoter
specificity and macromolecular interactions in transcription. Cell. 1996. Vol.
84(6). P. 825–830.
106.
Thomas R. Gruber.
Towards Principles for the Design of Ontology’s Used for Knowledge Sharing //
International Workshop on Formal Ontology. 1993. March,
107.
Hailperin T.
Probability Logic // Notre Dame J. of Formal Logic. 1984. Vol. 25, N 3. P.
198–212.
108.
Halpern J. Y. An
analysis of first‑order logic of probability // Artificial Intelligence.
1990. Vol. 46. P. 311–350.
109.
Hansel G. Sur le nombre
des fonctions Boolenes monotones den variables, C. R. Acad. Sci. Paris (in French). 1966. Vol. 262, № 20. P. 1088–1090.
110.
Hardison R.C. Conserved non-coding sequences
are reliable guides to regulatory elements // Trends Genet. 2000. Vol. 16. P.
369–372.
111.
Hempel C. G. Maximal Specificity and Lawlikeness in Probabilistic Explanation // Philosophy of Science. 1968. Vol. 35. P.
116–133.
112.
Kifer M., Subrahmanian V.S. Theory of Generalized Annotated Logic Programming and its
Applications // Research Report,
113.
King R.D., Karwath A., Clare A., Dehaspe L.
The utility of different representations of protein sequence for predicting
functional class // Bioinformatics. Vol. 17 P. 445–454.
114.
Nikolay A. Kolchanov, Mikhail A. Pozdnyakov, Yury L. Orlov, Oleg V. Vishnevsky, Nikolay L. Podkolodny, Eugenii E. Vityaev and Boris Kovalerchuk
Computer System “Gene Discovery” for Promoter Structure Analysis // Artificial
Intelligence and Heuristic Methods in Bioinformatics. Eds:
P. Frasconi, R. Shamir. IOS
Press. 2003. P. 173–192.
115.
Transcription
regulatory regions database (TRRD): its status in 2000 / Kolchanov N.A., Podkolodnaya
O.A., Ananko E.A. et al. // Nucleic Acids Research. Vol. 28, № 1. P. 298–301.
117.
Kovalerchuk B., Vityaev E., Ruiz J.F. Design of
consistent system for radiologists to support breast cancer diagnosis // Joint
Conf. of Information Sciences, Duke University, NC, 1997. Vol. 2. P. 118–121.
118.
Kovalerchuk, B., Vityaev, E., Ruiz, J. Consistent Knowledge
Discovery in Medical Diagnosis. IEEE Engineering in Medicine and Biology
Magazine. Special issue: «Medical Data Mining», July / August, 2000.
P. 26–37.
119.
Kovalerchuk, B.,
Vityaev, E., Ruiz, J.F. Consistent and Complete Data and «Expert» Mining in
Medicine // Medical Data Mining and Knowledge Discovery, Springer. 2001. P.
238–280.
120.
Kovalerchuk B., Vityaev
E. Discovering Lawlike Regularities in Financial Time Series // Journal of Computational Intelligence in Finance.
Vol. 6, № 3. P. 12–26.
121.
Kovalerchuk B., Vityaev E. Data Mining in Finance:
Advances in Relational and Hybrid methods. (Kluwer international
series in engineering and
computer science; SECS 547), Kluwer
Academic Publishers, 2000.
P. 308.
122.
Kovalerchuk B., Talianski V. Comparison of empirical and computed fuzzy
values of conjunction // Fuzzy Sets and Systems. 1996. Vol. 46. P. 49–53.
123.
Kovalerchuk B., Triantaphyllou E., Despande A.,
Vityaev E. Interactive Learning of Monotone Boolean Function // Information
Sciences. 1996. Vol. 94, issue 1–4, P. 87–118.
124.
Kovalerchuk B., Triantaphyllou E., Ruiz J. Monotonicity
and logical analysis of data: a mechanism for
evaluation of mammographic and clinical data, in Kilcoyne RF, Lear JL, Rowberg AH (eds): Computer applications to
assist radiology, Carlsbad, CA, Symposia Foundation. 1996. P. 191–196.
125.
Kovalerchuk B., Triantaphyllou E., Ruiz J., Clayton J. Fuzzy Logic in
Computer-Aided Breast Cancer Diagnosis: Analysis of Lobulation
// Artificial Intelligence
in Medicine. № 11. P. 75–85.
126.
Kovalerchuk B., Conner N., Ruiz J., Clayton J. Fuzzy
logic for formalization of breast imaging lexicon and feature extraction // 4th
Intern. Workshop on Digital Mammography, June 7–10,
127.
Kovalerchuk, B.,
Vityaev, E. Detecting patterns of fraudulent behavior in forensic accounting //
Proc. of the Seventh International Conference "Knowledge-based Intelligent
Information and Engineering on Systems",
128.
Kovalerchuk B., Vityaev
E. Data mining in finance: From extremes to realism // Journal of Financial
Transformation. 2004. Vol. 11, August. P. 81–89.
129.
Krantz D.H., Luce R.D., Suppes P., Tversky A.
Foundations of Measurement. Acad. Press, N.Y.; L. 1971; 1989; 1990. Vol. 1–3.
130.
Kretschmann E.,
Fleischmann W., Apweiler R. Automatic rule generation
for protein annotation with the C4.5 data mining algorithm applied on
SWISS-PROT Bioinformatics. 2001. Vol. 17. P. 920–926.
132.
Mooney R., Ourston D. Induction over the unexplained: Integrated
learning of concepts with both explainable and conventional aspects //
Proceedings of the Sixth International Workshop on Machine Learning.
133.
Muggleton S. Bayesian
inductive logic programming // Proceedings of the Eleventh International
Conference on Machine Learning W. Cohen and H. Hirsh, Eds. 1994. P. 371–379.
134.
Muggleton S. Scientific Knowledge Discovery Using Inductive
Logic Programming // Communications of ACM. 1999. Vol. 42, N 11, P. 43–46.
135.
Muggleton S., Buntine W. Machine invention of firstorder predicates by inverting
resolution // Proceedings of the Fifth International Workshop on Machine
Learning.
136.
Muggleton S., King
R.D., Sternberg M. J. E. Protein secondary structure prediction using
logic. Prot.
137.
Nils J. Nillson. Probability logic // Artif. Intell. Vol. 28, N 1. P. 71–87.
138.
Pzelecki M. The logic
of empirical theories. L.: Routledge Kogan Paul, 1969. 109 p.
139.
Quandt K. et al. MatInd and MatInspector: new fast and versatile tools for detection of consensus
matches in nucleotide sequence data // Nucleic Acids Res. 1995. Vol. 23. P.
4878–4884.
140.
Prestridge D.S. Computer software for eukaryotic
promoter analysis // Methods Mol. Biol. 2000. Vol. 130. P. 265–295.
141.
De Raedt L., Kersting K. Logic
Learning // ACM-SIGKDD Explorations, special issue on Multi-Relational Data
Mining. Vol. 5(1). P. 31–48, July.
144.
Scott D.S.,
Krauss P. Assigning Probabilities to Logical Formulas // Aspects of Inductive
Logic, (ed. J.Hintikka, P.Suppes),
145.
Scott, D., Suppes P. Foundation aspects of theories of measurement //
Journal of Symbolic Logic. Vol. 23. P. 113–128.
146.
Shapiro E.
Algorithmic Program Debugging // MIT Press. 1983. P. 204.
147.
Shapiro E. Logic Programs witn Uncertainties: A Tool for Implementing Expert Systems // Proc. IJCAI '83,
Williams Kauffman. 1983. P. 529–532.
148.
Sutton R., Barto A. Reinforcement Learning: An Introduction.
149.
Ng R.T., Subrahmanian V.S. Probabilistic reasoning in Logic Programming // Proc. 5th Symposium on
Methodologies for Intelligent Systems,
150.
Ng R.T., Subrahmanian V.S. Annotation Variables and Formulas in Probabilistic Logic Programming
// Technical report CS TR-2563,
151.
Suppes P. A
probabilistic Theory of Causality, North-Holland,
153.
TIWDM, 1998. 4th
Intern. Workshop on Digital
Mammography, June 7–10, 1998, University
of Nijmegen, Netherlands.
154.
Vityaev E. The
logic of prediction // Mathematical Logic in
155.
Vityaev
E. E. et al. Computer system «Gene Discovery» for promoter structure analysis // In Silico
Biol. 2 0024 http://www.bioinfo.de/isb/2002/02/0024/
156.
Vityaev E.E.,
Shipilov T.I., Pozdnyakov M.A., Vishnevsky
O.V., Proscura A.L., Orlov Yu.L., Arrigo P. Software for analysis
of gene regulatory sequences by knowledge discovery methods //
Bioinformatics of Genome Regulation and Structure II. (Eds. N.Kolchanov
and R. Hofestaedt) Springer Science+Business Media, Inc. 2006. P. 491–498.
157.
Vityaev E., Kovalerchuk B. Empirical Theories Discovery based on the Measurement
Theory // Mind and Machine. Vol. 14, № 4. P. 551–573.
158.
Vityaev E., Kovalerchuk B. Relational Methodology for Data Mining and
Knowledge Discovery // Sixteenth International Workshop on Database and Expert
Systems Applications, 1st International Workshop on Philosophies and
Methodologies for Knowledge discovery
(22-26 Audust 2005, Copengagen,
Denmark), IEEE Computer Society. 2005. P. 725–729.
159.
Vityaev E., Kovalerchuk B. Data Mining For Financial Applications // O. Maimon and L. Rokach
(eds.), Data Mining and Knowledge Discovery Handbook:
A Complete Guide for Practitioners and Researchers, Springer, 2005. P.
1203–1224.
160.
Werner T. Models
for prediction and recognition of eukaryotic promoters // Mamm. Genome. 1999.
Vol. 10. P. 168–175.
161.
Wingender E. et al.
The TRANSFAC system on gene expression regulation // Nucleic Acids Res. 2001.
Vol. 29. P. 281–283.
162.
Wingo P.A., Tong T., Bolden S. Cancer Statistics, Ca-A Cancer Journal
for Clinicians. Vol. 45, № 1. P. 8–30.
163.
Zagoruiko N., Borisova I. Principles of natural classification // Pattern
Recognition and Image Analysis. 2005. Vol. 15, No. 1. P. 27–29.