Отправить другу/подруге по почте ссылку на эту страницуВариант этой страницы для печатиНапишите нам!Карта сайта!Помощь. Как совершить покупку…
московское время29.03.24 01:57:04
На обложку
Избранные труды по зоопсихологииавторы — Вагнер В. А.
Суперкомпьютерное моделирование в физике климатической системы:…авторы — Лыкосов В. Н., Глазунов А. В., Кулямин Д. В., Мортиков Е. В., Степаненко В. М.
Электроснабжение промышленных предприятий. — 2-е изд.авторы — Кудрин Б. И.
б у к и н и с т и ч е с к и й   с а й т
Новинки«Лучшие»Доставка и ОплатаМой КнигоПроводО сайте
Книжная Труба   поиск по словам из названия
Авторский каталог
Каталог издательств
Каталог серий
Моя Корзина
Только цены
Рыбалка
Наука и Техника
Математика
Физика
Радиоэлектроника. Электротехника
Инженерное дело
Химия
Геология
Экология
Биология
Зоология
Ботаника
Медицина
Промышленность
Металлургия
Горное дело
Сельское хозяйство
Транспорт
Архитектура. Строительство
Военная мысль
История
Персоны
Археология
Археография
Восток
Политика
Геополитика
Экономика
Реклама. Маркетинг
Философия
Религия
Социология
Психология. Педагогика
Законодательство. Право
Филология. Словари
Этнология
ИТ-книги
O'REILLY
Дизайнеру
Дом, семья, быт
Детям!
Здоровье
Искусство. Культурология
Синематограф
Альбомы
Литературоведение
Театр
Музыка
КнигоВедение
Литературные памятники
Современные тексты
Худ. литература
NoN Fiction
Природа
Путешествия
Эзотерика
Пурга
Спорт

/Наука и Техника/Математика

Непараметрические коллективы решающих правил — Лапко В. А.
Непараметрические коллективы решающих правил
Научное издание
Лапко В. А.
год издания — 2002, кол-во страниц — 168, ISBN — 5-02-031953-8, тираж — 400, язык — русский, тип обложки — твёрд. 7Б, масса книги — 390 гр., издательство — Наука. Новосибирск
КНИГА СНЯТА С ПРОДАЖИ
Издание осуществлено при финансовой поддержке СО РАН

Р е ц е н з е н т ы:
д-р тех. наук, проф. С. А. Михайленко
д-р тех. наук, проф. А. П. Шевырногов

Утверждено к печати Учёным советом Института вычислительного моделирования СО РАН

Формат 70x100 1/16. Бумага офсетная ВХИ. Печать офсетная
ключевые слова — оцениван, непараметр, искусственн, интеллект, автоматизирован, многомерн, стохастическ, зависимост, распознаван, образов, регресс, прогнозирован

В монографии с позиций принципов коллективного оценивания предлагается методика синтеза и анализа нового класса непараметрических моделей статических и динамических объектов. Особенность разработанных непараметрических коллективов решающих правил состоит в максимальном использовании информации обучающих выборок на основе управляемого сочетания преимуществ параметрических и локальных аппроксимаций. Рассматривается их применение при исследовании социальных и технических систем.

Книга предназначена для специалистов в области искусственного интеллекта и автоматизированных систем обработки информации, аспирантов и студентов вузов.

Ил. 78. Библиогр.: 93 назв.

ОГЛАВЛЕНИЕ

ПРЕДИСЛОВИЕ5
 
Г л а в а  1
СИНТЕЗ И АНАЛИЗ НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ КОЛЛЕКТИВНОГО
ТИПА В ЗАДАЧАХ ВОССТАНОВЛЕНИЯ СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
7
 
1.1. Классификация статистических моделей коллективного типа7
1.2. Восстановление многомерных стохастических зависимостей на
основе непараметрических коллективов8
1.3. Непараметрические коллективы решающих правил в задаче
распознавания образов11
1.4. Дифференциация признаков анализируемой ситуации по степени их
влияния на формируемое решение13
1.5. Асимптотические свойства непараметрических моделей
коллективного типа14
1.6. Сравнение аппроксимационных свойств непараметрических моделей
коллективного типа21
1.7. Оптимизация непараметрических моделей коллективного типа25
1.8. Свойства непараметрических моделей коллективного типа в
условиях ограниченных выборок34
 
Г л а в а  2
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ВРЕМЕННЫХ ЗАВИСИМОСТЕЙ,
ОСНОВАННЫЕ НА МЕТОДЕ ДВОЙНОГО КОЛЛЕКТИВНОГО ОЦЕНИВАНИЯ
46
 
2.1. Традиционные непараметрические модели временных зависимостей
коллективного типа и их свойства46
2.2. Синтез и анализ непараметрических моделей временных
зависимостей, основанных на методе двойного коллективного
оценивания52
2.3. Асимптотические свойства непараметрических коллективов
временных зависимостей54
2.4. Сравнение аппроксимационных свойств непараметрических
коллективов в задаче восстановления временных зависимостей58
2.5. Исследование свойств непараметрических моделей коллективного
типа при коротких временных рядах60
 
Г л а в а  3
КОЛЛЕКТИВЫ ГИБРИДНЫХ МОДЕЛЕЙ В ЗАДАЧЕ ВОССТАНОВЛЕНИЯ
СТОХАСТИЧЕСКИХ ЗАВИСИМОСТЕЙ
63
 
3.1. Направления повышения эффективности использования априорной
информации63
3.2. Гибридные модели и их модификации65
3.3. Модификации гибридных моделей67
3.4. Синтез и анализ коллективов гибридных моделей69
3.5. Оценка эффективности входящих в коллектив гибридных моделей71
3.6. Сравнение аппроксимационных свойств коллектива гибридных
моделей75
3.7. Непараметрические модели стохастических зависимостей с учётом
их частичного описания79
 
Г л а в а  4
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПОСЛЕДОВАТЕЛЬНЫХ ПРОЦЕССОВ
ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ
87
 
4.1. Непараметрические модели статических систем с линейной
структурой87
4.2. Непараметрические модели стохастических зависимостей,
основанные на методе группового учёта аргументов96
 
Г л а в а  5
НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АНАЛИЗА МНОЖЕСТВ СЛУЧАЙНЫХ
ВЕЛИЧИН
100
 
5.1. Регрессионная оценка плотности вероятности100
5.2. Применение метода декомпозиции обучающей выборки в задаче
распознавания образов103
5.3. Синтез и анализ непараметрической регрессии на основе метода
декомпозиции выборки103
5.4. Анализ множеств случайных величин при восстановлении
стохастических зависимостей105
5.5. Свойства непараметрических моделей стохастических зависимостей
в условиях больших выборок110
 
Г л а в а  6
ИНФОРМАЦИОННАЯ СИСТЕМА ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ДИНАМИКИ
СОСТОЯНИЯ ПРЕСТУПНОСТИ РЕГИОНА
122
 
6.1. Основные понятия и определение объекта исследования122
6.2. Системный анализ преступности и её причины123
6.3. Задачи исследования состояния преступности региона133
6.4. Анализ направлений научных исследований в задачах профилактики
и борьбы с преступностью136
6.5. Структура информационной системы и описание процесса её
функционирования138
 
Г л а в а  7
СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ОЦЕНИВАНИЯ ПОКАЗАТЕЛЕЙ
ЭФФЕКТИВНОСТИ ЭЛЕКТРОТЕХНИЧЕСКИХ ИЗДЕЛИЙ
143
 
7.1. Непараметрические модели оценивания показателей эффективности
электронасосных агрегатов143
7.2. Статистический анализ влияния конструктивных особенностей
рабочих колёс на эффективность электронасосных агрегатов146
7.3. Разработка и исследование непараметрических моделей
малорасходных вентиляторов системы охлаждения151
 
ЗАКЛЮЧЕНИЕ157
 
СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ159

Книги на ту же тему

  1. Прикладной многомерный статистический анализ, 1978
  2. Методы принятия технических решений, Мушик Э., Мюллер П., 1990
  3. Временные ряды. Обработка данных и теория, Бриллинджер Д. Р., 1980
  4. Статистический анализ временных рядов, Андерсон Т., 1976
  5. Рандомизированные алгоритмы оценивания и оптимизации при почти произвольных помехах, Граничин О. Н., Поляк Б. Т., 2003
  6. Регрессионный анализ в экспериментальной физике, Живописцев Ф. А., Иванов В. А., 1995
  7. Стохастическая финансовая математика (Труды математического института им. В. А. Стеклова, т. 237), Ширяев А. Н., ред., 2002
  8. Стохастические дифференциальные уравнения. Введение в теорию и приложения, Оксендаль Б., 2003
  9. Методы распознавания: Учебное пособие для вузов. — 3-е изд., перераб. и доп., Горелик А. Л., Скрипкин В. А., 1989
  10. Голографическое опознавание образов, Василенко Г. И., 1977
  11. Автоматизация синтеза и обучение интеллектуальных систем автоматического управления, Макаров И. М., Лохин В. М., ред., 2009
  12. Стохастические модели обучаемости, Буш Р., Мостеллер Ф., 1962
  13. Нечёткие множества в моделях управления и искусственного интеллекта, Аверкин А. Н., Батыршин И. 3., Блишун А. Ф., Силов В. Б., Тарасов В. Б., 1986
  14. Нечёткие модели и сети, Борисов В. В., Круглов В. В., Федулов А. С., 2007
  15. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления, Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П., 2006
  16. Интеллектуальные технологии мониторинга и управления структурной динамикой сложных технических объектов, Охтилев М. Ю., Соколов Б. В., Юсупов P. M., 2006
  17. Модернизация системы налогового контроля на основе нейросетевых информационных технологий, Букаев Г. И., Бублик Н. Д., Горбатков С. А., Саттаров Р. Ф., 2001
  18. Интеллектуальные информационные системы в экономике: учебное пособие. — 2-е изд., стереотип., Романов В. П., 2007
  19. Искусственный разум, Чачко А. Г., 1978
  20. Интеллектуальные методы в менеджменте, Кричевский М. Л., 2005
  21. Программируем коллективный разум, Сегаран Т., 2008
  22. Теория морфологического прогнозирования развития военной техники, Назаров А. А., 1986

Напишите нам!© 1913—2013
КнигоПровод.Ru
Рейтинг@Mail.ru работаем на движке KINETIX :)
elapsed time 0.020 secработаем на движке KINETIX :)