Alkalmazott Matematikai és Valószínűségszámítási Tanszék

DE IK

Név: Alkalmazott Matematikai és Valószínűségszámítási Tanszék

Cím: 4028 Debrecen, Kassai út 26.

Telefonszám: (36)-52-512900 / (36)-52-512900 / 22825

Fax: (36)-52-416857

Teljes publikációs lista

statisztika szűrhető publikációs lista

Hiányzó közlemények feltöltése

Feltöltött közlemény:

491

DEA-ban:

345

OA:

120

Publikációs időszak:

1959-2025

2025

Rácz, A.: A MILP model for one dimensional cutting stock problem with adjustable leftover threshold and cutting cost.
IJOCTA. 15 (2), 215-224, 2025.

doi DEA

Folyóirat-mutatók:

Q2 Applied Mathematics (2024)

Q3 Control and Optimization (2024)

Leutbecher, M., Baran, S.: Ensemble size dependence of the logarithmic score for forecasts issued as multivariate normal distributions.
Q. J. R. Meteorol. Soc. 151 (766), 1-16, (cikkazonosító: 4898), 2025.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q1 Atmospheric Science (2024)

Baran, S., Marín, J. C., Cuevas, O., Díaz, M., Szabó, M., Nicolis, O., Nagy-Lakatos, M.: Machine learning-based probabilistic forecasting of solar irradiance in Chile.
Adv. Stat. Clim. Meteorol. Oceanogr. "Accepted by Publisher", 1-17, 2025.

DEA

Folyóirat-mutatók:

Q2 Applied Mathematics (2024)

Q3 Atmospheric Science (2024)

Q2 Statistics and Probability (2024)

Q2 Oceanography (2024)

2024

Fazekas, I., Barta, A., Fórián, L., Porvázsnyik, B.: A continuous-time network evolution model describing N-interactions.
MATH. 9 (12), 35721-35742, 2024.

doi DEA WoS

Folyóirat-mutatók:

Q2 Mathematics (miscellaneous)

Lakatos, R., Bogacsovics, G., Harangi, B., Lakatos, I., Tiba, A., Tóth, J., Szabó, M., Hajdu, A.: A Machine Learning-Based Pipeline for the Extraction of Insights from Customer Reviews.
Big Data Cogn. Comput. 8 (3), 1-24, 2024.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q2 Artificial Intelligence

Q1 Computer Science Applications

Q1 Information Systems

Q1 Management Information Systems

Baran, Á., Baran, S.: A two-step machine learning approach to statistical post-processing of weather forecasts for power generation.
Q. J. R. Meteorol. Soc. 150 (759), 1029-1047, 2024.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q1 Atmospheric Science

Baran, S., Nagy-Lakatos, M.: Clustering-based spatial interpolation of parametric post-processing models.
Weather Forecast. 39 (11), 1591-1604, 2024.

doi DEA

Folyóirat-mutatók:

Q1 Atmospheric Science

Antal, G., Szabó, S., Szarvas, P., Pusztahelyi, T., Gáll, J., Holb, I.: Cost-Benefit Analysis of Apple Scab Sanitation Practices for ULO-Stored Apple Fruit in Integrated and Organic Production Systems.
International Journal of Fruit Science. 24 (1), 1-17, 2024.

doi DEA

Nagy-Lakatos, M., Baran, S.: Enhancing multivariate post-processed visibility predictions utilizing Copernicus Atmosphere Monitoring Service forecasts.
Meteorol. Appl. 31 (6), 1-19, (cikkazonosító: 70015), 2024.

doi DEA

Folyóirat-mutatók:

Q2 Atmospheric Science

10.

Rácz, A.: Optimization model for reducing inconsistency of pairwise comparison matrices with minimal change.
OPSEARCH. [Epub ahead of print], 1-17, 2024.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q3 Computer Science Applications

Q3 Information Systems

Q2 Management Information Systems

Q3 Management Science and Operations Research

2023

11.

Fazekas, I., Barta, A., Noszály, C., Porvázsnyik, B.: A continuous-time network evolution model describing 3-interactions.
Commun. Stat.-Theory Methods. 52 (11), 4001-4020, 2023.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q3 Statistics and Probability

12.

Nagy-Lakatos, M., Lerch, S., Hemri, S., Baran, S.: Comparison of multivariate post-processing methods using global ECMWF ensemble forecasts.
Q. J. R. Meteorol. Soc. 149 (752), 856-877, 2023.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

D1 Atmospheric Science

13.

Harangi, B., Baran, Á., Beregi-Kovács, M., Hajdu, A.: Composing Diverse Ensembles of Convolutional Neural Networks by Penalization.
Mathematics. 11 (23), 1-19, (cikkazonosító: 4730), 2023.

doi DEA Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q2 Computer Science (miscellaneous)

Q2 Engineering (miscellaneous)

Q2 Mathematics (miscellaneous)

14.

Fazekas, I., Fórián, L., Barta, A.: Deep Learning from Noisy Labels with Some Adjustments of a Recent Method.
Infocommun. J. 15 (Special), 9-12, 2023.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q3 Computer Science (miscellaneous)

Q3 Electrical and Electronic Engineering

15.

Szabó, M., Gascón, E., Baran, S.: Parametric Postprocessing of Dual-Resolution Precipitation Forecasts.
Weather Forecast. 38 (8), 1313-1322, 2023.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q1 Atmospheric Science

16.

Baran, S., Nagy-Lakatos, M.: Statistical post-processing of visibility ensemble forecasts.
Meteorol. Appl. 30 (5), 1-18, (cikkazonosító: 2157), 2023.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q2 Atmospheric Science

17.

Szépszó, G., Baran, Á., Baran, S., Jávorné, R. K., Kornyik, M., Tajti, D.: Sugárzásra és magassági szélre vonatkozó rövidtávú előrejelzések operatív statisztikai utófeldolgozása.
Légkör. 68 (3), 118-125, 2023.

doi DEA

18.

Petneházi, G., Gáll, J.: Testing the Lee-Carter model on Hungarian mortality data.
Acta Oecon. 73 (1), 171-182, 2023.

doi DEA WoS

Folyóirat-mutatók:

Q4 Economics and Econometrics

2022

19.

Fazekas, I.: 2022 IEEE 2nd Conference on Information Technology and Data Science (CITDS): Proceedings: May 16-18, 2022. : Online on CISCO Webex platform.
Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE), Piscataway, 337 p., 2022. ISBN: 9781665496537

DEA

20.

Bakó, J., Tóth, F., Gáll, J., Kovács, R. L., Csik, A., Varga, I., Sculean, A., Zelkó, R., Hegedűs, C.: Combined Release of Antiseptic and Antibiotic Drugs from Visible Light Polymerized Biodegradable Nanocomposite Hydrogels for Periodontitis Treatment.
Pharmaceutics. 14 (5), 1-19, (cikkazonosító: 957), 2022.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q1 Pharmaceutical Science

21.

Martos, R., Szalóki, M., Gáll, J., Csik, A., Hegedűs, C.: Comparative Analysis of Bond Strength Durability of 10-Methacryloyloxydecyl Dihydrogen Phosphate-Containing Adhesives on a Low-Viscosity Bulk-Fill Composite Surface.
J. Adhes. Dent. 24 (1), 427-434, 2022.

doi DEA Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q1 Oral Surgery

Q1 Orthodontics

Q2 Periodontics

22.

Holb, I., Dremák, P., Barkaszi, I., Abonyi, F., Lakatos, P., Gáll, J., Vasileiadis, V. P., Gonda, I.: Developing a management strategy based on the relationships between brown rot and codling moth in two apple production systems.
Agron. Sustain. Dev. 42 (2), 1-16, (cikkazonosító: 30), 2022.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

D1 Agronomy and Crop Science

D1 Environmental Engineering

23.

Szele, A. S., Gáll, J., Nagy, B. E.: Effect of medically assisted reproduction (MAR) and pregnancy planning on Bayley-III Screening Test subscales in preterm infants at 12 months of corrected age: a cross-sectional study.
Ital J Pediatr. 48 (1), 1-13, (cikkazonosító: 69), 2022.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q2 Pediatrics, Perinatology and Child Health

24.

Sebestyén, K., Csapó, G., Csernoch, M., Aradi, B.: Error Recognition Model: End-user Text Management.
Acta Polytech. Hung. 19 (1), 151-170, 2022.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

Q2 Engineering (miscellaneous)

Q2 Multidisciplinary

25.

Rácz, A.: Mixed-integer linear-fractional programming model and it's linear analogue for reducing inconsistency of pairwise comparison matrices.
Inf. Sci. 592, 192-205, 2022.

doi DEA WoS Scopus

Folyóirat-mutatók:

D1 Artificial Intelligence

D1 Computer Science Applications

D1 Control and Systems Engineering

Q1 Information Systems and Management

D1 Software

D1 Theoretical Computer Science