Интервальные методы в обработке данных и результатов наблюдений

: А.П. Вощинин; Интервальный анализ данных: развитие и перспективы // Заводская Лаборатория. – 2002. – Т. 68, No. 1. – С. 118-126.
: А.П. Вощинин, А.Ф. Бочков, Г.Р. Сотиров; Метод анализа данных при интервальной нестатистической ошибке // Заводская Лаборатория. – 1990. – Т. 56, No. 7. – С. 76-81.
Не менее ценным, чем сама статья, являются прилагаемые к ней комментарии, написанные крупнейшими специалистами по предмету …
: С.И. Жилин; Решение задач дисперсионного и ковариационного анализа методом центра неопределённости // Известия Алтайского госуниверситета. – 2011. – No. 1-2 (69). – С. 54-57. Ссылка на сайт журнала http://izvestia.asu.ru/2011/1-2/math-mech/09.ru.html.
: Канторович Л.В.; О некоторых новых подходах к вычислительным методам и обработке наблюдений // Сибирский Математический Журнал. – 1962. – Т. 3, No. 5. – С. 701-709.
: Н.М. Оскорбин, А.В. Максимов, С.И. Жилин; Построение и анализ эмпирических зависимостей методом центра неопределённости // Известия Алтайского госуниверситета. – 1998. – №. 1 (5). – С. 37-40.
: А.В. Пролубников; Интервальный подход к решению задачи распознавания числовых матриц // Вычислительные Технологии. – 2012. – Т. 17, № 4.
: Хау Ву Ксан, С.И. Кумков; Применение методов интервального анализа к цифровой обработке данных корабельного компаса // Уральский радиотехнический журнал. – 2018. – Т. 2, № 4. – С. 7-19.
: С.П. Шарый; Разрешимость интервальных линейных уравнений и анализ данных с неопределённостями // Автоматика и Телемеханика. – 2012. – № 2. – С. 111-125.
: M.S. de Aguiar, G.P. Dimuro, A.C. da Rocha Costa; ICTM: an interval tessellation-based model for reliable topographic segmentation // Numerical Algorithms. – 2004. – Vol. 37. – P. 3-11.
: G. Chen, J. Wang, L.S. Shieh; Interval Kalman filtering // IEEE Transactions on Aerospace and Electronic Systems. – 1997. – Vol. 33, No. 1. – P. 250-259.
: D.M. Gay; Interval least squares – a diagnostic tool // Reliability in Computing / Ed.: R.E. Moore. – New York: Academic Press, 1988. – P. 183-205.
: Bo H. Friesen, V. Kreinovich; Ockham's razor in interval identification // Reliable Computing. – 1995. – Vol. 1, No. 3. – P. 225-237.
: V. Kreinovich; Why Intervals? A simple limit theorem that is similar to limit theorems from statistics // Reliabile Computing. – 1995. – Vol. 1 (1). – P. 33-40.
: V. Kreinovich, L. Longpre, P. Patangay, S. Ferson, L. Ginsburg; Outlier detection under interval uncertainty: algorithmic solvability and computational complexity // Reliabile Computing. – 2005. – Vol. 11. – P. 59-76.
: V. Kreinovich, H.T. Nguyen, Sa-aat Niwitpong; Statistical hypothesis testing under interval uncertainty: An overview // International Journal of Intelligent Technologies and Applied Statistics. – 2008. – Vol. 1, No. 1. – P. 1-32.
: V. Kreinovich, E.J. Pauwels, S.A. Ferson, L. Ginsburg; A feasible algorithm for locating concave and convex zones of interval data and its use in statistics-based clustering // Numerical Algorithms. – 2004. – Vol. 37. – P. 225-232.
: S.M. Markov; Least square approximation under interval input data // Contributions to computer arithmetic and self-validating numerical methods / Ch. Ullrich, ed. – Baltzer, 1990. – P. 133-147.
: V. Noblet, Ch. Heinrich, F. Heitz, J.-P. Armspach; 3-D deformable image registration: a topology preservation scheme based on hierarchical deformation models and interval analysis optimization // IEEE Transactions on Image Processing. – 2005. – Vol. 14, No. 5. – P. 553-566.
: A.M. San Roque, C. Mate, J. Arroyo, A. Sarabia; iMPL: Applying multi-layer perceptrons to interval valued data // Neural Processing Letters. – 2007. – Vol. 25. – P. 157-169.
: Gang Xiang; Fast algorithm for computing the upper endpoint of sample variance for interval data: case of sufficiently accurate measurements // Reliabile Computing. – 2006. – Vol. 12. – P. 59-64.
: S.I. Zhilin; On fitting empirical data under interval error // Reliabile Computing. – 2005. – Vol. 11. – P. 433-442.