СибНСХБ

Назад

Развернуть группы

Вид поиска

Область поиска

Найдено в других БД

Формат представления найденных документов:
библиографическое описание	краткий	полный

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>A=Vanhatalo, Jarno$<.>)

Общее количество найденных документов : 5
Показаны документы с 1 по 5

1.

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI19) 12.10-04И4.3

Автор(ы) : Vanhatalo, Jarno, Veneranta, Lari, Hudd, Richard
Заглавие : Species distribution modeling with Gaussian processes: A case study with the youngest stages of sea spawning whitefish (Coregonus lavaretus L. s.I.) larvae
Источник статьи : Ecol. Modell. - 2012. - Vol. 228. - С. 49-58
ГРНТИ : 34.33.33
Предметные рубрики: СИГИ
COREGONUS LAVARETUS (PISCES)
ЛИЧИНКИ
ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
БАЙЕСОВСКИЕ МОДЕЛИ
ГАУССОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
КОВАРИАНТНАЯ ФУНКЦИЯ
БОТНИЧЕСКИЙ ЗАЛИВ
Дата ввода:

2.

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 12.12-04А3.31

Автор(ы) : Vanhatalo, Jarno, Veneranta, Lari, Hudd, Richard
Заглавие : Species distribution modeling with Gaussian processes: A case study with the youngest stages of sea spawning whitefish (Coregonus lavaretus L. s.I.) larvae
Источник статьи : Ecol. Modell. - 2012. - Vol. 228. - С. 49-58
ГРНТИ : 34.03.23
Предметные рубрики: СИГИ
COREGONUS LAVARETUS (PISCES)
ЛИЧИНКИ
ПРОСТРАНСТВЕННОЕ РАСПРЕДЕЛЕНИЕ
МОДЕЛИРОВАНИЕ
БАЙЕСОВСКИЕ МОДЕЛИ
ГАУССОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
КОВАРИАНТНАЯ ФУНКЦИЯ
БОТНИЧЕСКИЙ ЗАЛИВ
Дата ввода:

3.

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 13.12-04А3.31

Автор(ы) : Vanhatalo, Jarno, Pietilainen, Ville, Vehtari, Aki
Заглавие : Approximate inference for disease mapping with sparse Gaussian processes
Источник статьи : Statist. Med. - 2010. - Vol. 29, N 15. - С. 1580-1607
Аннотация: Модели гауссовских процессов широко используются при картировании заболеваний, поскольку они дают естественную основу для моделирования пространственных корреляций, однако привносят большую вычислительную нагрузку и требования к памяти. При картировании заболеваний возникают затруднения из-за отсутствия аналитических решений при негауссовых наблюдениях. Показано как эффективно построить разреженные аппроксимации для гауссовских процессов в двумерном пространстве и получить приближенные выводы. Разреженные гауссовские процессы ускоряют вычисления и уменьшают требования к памяти. При этом достигаемая точность соответствует использованию методов Монте-Карло на цепях Маркова. Финляндия, Department of Biomedical Egineering and Computational Science, Aalto University, Box 12200, FI-00076 Aalto, e-mail: jarno.vanhatalo@tkk.fi. Библ. 62
ГРНТИ : 34.03.23
Предметные рубрики: ТЕОРИЯ ЭПИДЕМИЙ
КАРТИРОВАНИЕ ЗАБОЛЕВАНИЙ
РАЗРЕЖЕННЫЕ ГАУССОВСКИЕ ПРОЦЕССЫ
ПРИБЛИЖЕННЫЕ ВЫВОДЫ
АППРОКСИМАЦИИ
Дата ввода:

4.

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI19) 14.05-04И4.305

Автор(ы) : Juntunen, Teppo, Vanhatalo, Jarno, Peltonen, Heikki, Mantyniemi, Samu
Заглавие : Bayesian spatial multispecies modelling to assess pelagic fish stocks from acoustic- and trawl-survey data
Источник статьи : ICES J. Mar. Sci. - 2012. - Vol. 69, N 1. - С. 95-104
ГРНТИ : 34.33.33
Предметные рубрики: ЗАПАСЫ РЫБ
ПЕЛАГИЧЕСКИЕ РЫБЫ
ОЦЕНКА ЗАПАСА
МОДЕЛИРОВАНИЕ
БАЙЕСОВСКИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МНОГОВИДОВЫЕ МОДЕЛИ
ДАННЫЕ УЧЕТНЫХ СЪЕМОК
Дата ввода:

5.

Вид документа : Статья из журнала

РЖ ВИНИТИ 34 (BI38) 14.07-04А3.14

Автор(ы) : Juntunen, Teppo, Vanhatalo, Jarno, Peltonen, Heikki, Mantyniemi, Samu
Заглавие : Bayesian spatial multispecies modelling to assess pelagic fish stocks from acoustic- and trawl-survey data
Источник статьи : ICES J. Mar. Sci. - 2012. - Vol. 69, N 1. - С. 95-104
ГРНТИ : 34.03.23
Предметные рубрики: ЗАПАСЫ РЫБ
ПЕЛАГИЧЕСКИЕ РЫБЫ
ОЦЕНКА ЗАПАСА
МОДЕЛИРОВАНИЕ
БАЙЕСОВСКИЕ ПРОСТРАНСТВЕННЫЕ МНОГОВИДОВЫЕ МОДЕЛИ
ДАННЫЕ УЧЕТНЫХ СЪЕМОК
Дата ввода:

Описание базы

Стандартный

По словарю

Расширенный

Профессиональный

Распределенный

"Электронные каталоги и базы данных библиотек СО РАН"

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)