Тысяча полезных мелочей    

РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

Доросинский Л.Г. Статья в формате PDF 250 KB

Пpaктика преподавания учебных курсов по направлению «Информатика и вычислительная техника» убедительно показала насущную необходимость создания учебного пособия по новым и перспективным проблемам современных информационных технологий, к которым относятся задачи распознавания сигналов, а также их обработки с помощью генетических алгоритмов и нейронных сетей.

Предлагаемый учебник в полной мере отвечает названным задачам. В нём подробно и на достаточно высоком уровне рассмотрены проблемы классической теории распознавания, а именно: проверка простых и многоальтернативных гипотез с использованием критерия минимума среднего риска.

Большое внимание уделено теории и пpaктике построения параметрических и непараметрических алгоритмов классификации. В рамках параметрической теории рассмотрены алгоритмы обучения с учителем, причём оценка неизвестных параметров производится как байесовскими методами, так и методом максимального правдоподобия. Для анализа эффективности получаемых оценок применяется неравенство Крамера-Рао.

При изучении непараметрических методов распознавания анализируются оценки плотностей распределения как с помощью парзеновских окон, так и методами ближайших соседей.

Кроме того, изучаются линейный и множественный дискриминантный анализ.

Специальный раздел посвящён методам классификации с использованием нейронных сетей. В учебном пособии рассмотрены как общие принципы построения нейронных сетей, так и их конкретная реализация с использованием алгоритма обратного распространения ошибки.

В пособии приведены основные принципы построения генетических алгоритмов с иллюстрациями их реализации.

И, наконец, отдельный раздел посвящён изучению широкого спектра современных методов прогнозирования.

Всё сказанное выше позволяет высказать уверенность в том, что учебное пособие будет безусловно полезным при углублённом изучении курсов, связанных с современными информационными технологиями.

Библиогр.: 6 назв. Табл.1 Рис. 15

ОГЛАВЛЕНИЕ

1. Классическая теория распознавания изображений.

1.1 Проверка простых гипотез.

1.2 Критерий минимума среднего риска.

1.3 Многоальтернативная проверка гипотез.

2. Классификаторы, разделяющие функции и поверхности решений.

2.1 Случай многих классов.

2.2 Вероятности ошибок и интегралы ошибок.

2.3 Правило принятия решения при нормальной плотности вероятностей признаков.

3. Оценка параметров и обучение с учителем.

3.1 Оценка по максимуму правлоподрбия.

3.2 Байесовский классификатор.

3.3 Эффективность оценки. Нижняя граница дисперсии несмещённой оценки. Неравенство Крамера-Рао.

4. Непараметрияеские методы.

4.1 Оценка плотности распределения.

4.1.1 Парзеновские окна.

4.1.2 Оценка методом ближайших соседей.

4.2 Оыценка апостериорных вероятностей. Правило ближайших соседей.

4.3 Аппроксимация пцтём разложения в ряд.

4.4 Линейныфй дискриминант Фишера.

4.5 Множественный дискриминантный
анализ.

5. Нейронные сети.

5.1 Общие принципы построения нейронной сети.

5.2 Области применения нейронных сетей.

5.3 Алгоритм обратного распространения ошибки.

6. Генетические алгоритмы.

6.1 Генетические алгоритмы и традиционные методы оптимизации.

6.2 Основные понятия генетических алгоритмов.

6.3 Классический генетический алгоритм.

6.4 Иллюстрация выполнения классического генетического алгоритма.

7. Традиционные методы прогнозирования.

7.1 «Наивные» модели прогнозирования.

7.2 Средние и скользящие средние.

7.3 Методы Хольта и Брауна.

7.4 Метод Винтерса.

7.5 Регрессионные методы прогнозирования.

7.6 Методы Бокса-Дженкинса.

7.7 Нейросетевые модели бизнес-программирования.

7.8 Использование многослойных персептронов.

7.9 Использование нейронных сетей с общей регрессией.

8. Библиографический список.



ВИДЫ ВОДЫ: Н2О, Т2О, D2O

ВИДЫ ВОДЫ: Н2О, Т2О, D2O Статья в формате PDF 321 KB...

08 08 2026 17:24:28

АГРЕГАЦИОННАЯ СПОСОБНОСТЬ ТРОМБОЦИТОВ У БОЛЬНЫХ С ОСТРЫМ ПАНКРЕАТИТОМ

АГРЕГАЦИОННАЯ СПОСОБНОСТЬ ТРОМБОЦИТОВ У БОЛЬНЫХ С ОСТРЫМ ПАНКРЕАТИТОМ Проведено изучение показателей агрегационной активности тромбоцитов у 126 пациентов, находившихся на лечении с диагнозом острый панкреатит. Из общего количества пациентов нетяжелое течение острого панкреатита отмечено у 67 (53,1 %) больных, не тяжелое у 59 (46,8 %) пациентов. Установлено, что не зависимо от тяжести течения, отмечается усиление агрегационной активности тромбоцитов, которые полностью восстанавливаются к пятнадцатым суткам при нетяжелом течение острого панкреатита и частично при тяжелом течении этого заболевания. ...

06 08 2026 17:19:57

ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА (учебное пособие)

ФИЗИКО-ХИМИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА (учебное пособие) Статья в формате PDF 108 KB...

01 08 2026 22:47:10

УРОГЕНИТАЛЬНЫЙ БРУЦЕЛЛЕЗ ЧЕЛОВЕКА

УРОГЕНИТАЛЬНЫЙ БРУЦЕЛЛЕЗ ЧЕЛОВЕКА Статья в формате PDF 105 KB...

31 07 2026 18:34:35

ФИЗИОЛОГО-ГИГИЕНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА БРОНЕЖИЛЕТОВ

ФИЗИОЛОГО-ГИГИЕНИЧЕСКАЯ ОЦЕНКА БРОНЕЖИЛЕТОВ В настоящей работе представлены результаты физиолого-гигиенической оценки бронежилетов для наружного ношения, отличающихся конструкцией и видом используемых для изготовления чехлов материалов. Проведены три серии испытаний бронежилетов в условиях микроклиматической камеры в лаборатории специальной одежды Ивановского НИИ охраны труда и реальных условиях эксплуатации в Отделе специального назначения УИН Минюста России по Ивановской области. Сравнительная оценка физиолого-гигиенических хаpaктеристик бронежилетов в первой серии испытаний показала, что по показателям теплового состояния и сердечно-сосудистой системы бронежилет модели 1, чехол которого изготовлен из нового материала с дискретным полимерным покрытием, отличается в лучшую сторону. Исследовали во второй серии испытаний эту модель бронежилета, но с введением в структуру дополнительного амортизационного слоя. Результаты испытаний показали, что сдвиги функционального состояния носчиков наименее выражены при использовании бронежилета с амортизационным слоем. При проведении третьей серии испытаний на пересечённой местности наибольшее число носчиков отметили бронежилет модели 1 с амортизационным слоем как оптимальный. ...

28 07 2026 10:26:36

НОВЫЕ МОДЕЛИ ХРОНИЧЕСКОГО ЭНДОТОКСИКОЗА

НОВЫЕ МОДЕЛИ ХРОНИЧЕСКОГО ЭНДОТОКСИКОЗА Статья в формате PDF 194 KB...

26 07 2026 20:56:38

О ВЗАИМОДЕЙСТВИИ В СИСТЕМЕ ПЛАЦЕНТА-ПЛОД

О ВЗАИМОДЕЙСТВИИ В СИСТЕМЕ ПЛАЦЕНТА-ПЛОД Статья в формате PDF 93 KB...

24 07 2026 0:49:45

ОПРОВЕРЖЕНИЕ КЛАССИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ НЬЮТОНА

ОПРОВЕРЖЕНИЕ КЛАССИЧЕСКОЙ ФИЗИКИ НЬЮТОНА 1. Второй закон Ньютона в катастрофе – это неоспоримый факт. 2. Нужно думать, что после такой катастрофы вся классическая физика полетит к черту, вместе с физиками, которые попытаются ее защищать. 3. Ученые физики всех стран попали в капкан, у них дилемма: или они признают теорию Ростовцева, или им грозит скамья подсудимых за ложную науку и обман человечества. 4. Всю классическую физику нужно пересмотреть и поставить на теоретическую основу. ...

19 07 2026 8:31:48

Еще:
Поддержать себя -1 :: Поддержать себя -2 :: Поддержать себя -3 :: Поддержать себя -4 :: Поддержать себя -5 :: Поддержать себя -6 :: Поддержать себя -7 :: Поддержать себя -8 :: Поддержать себя -9 :: Поддержать себя -10 :: Поддержать себя -11 :: Поддержать себя -12 :: Поддержать себя -13 :: Поддержать себя -14 :: Поддержать себя -15 :: Поддержать себя -16 :: Поддержать себя -17 :: Поддержать себя -18 :: Поддержать себя -19 :: Поддержать себя -20 :: Поддержать себя -21 :: Поддержать себя -22 :: Поддержать себя -23 :: Поддержать себя -24 :: Поддержать себя -25 :: Поддержать себя -26 :: Поддержать себя -27 :: Поддержать себя -28 :: Поддержать себя -29 :: Поддержать себя -30 :: Поддержать себя -31 :: Поддержать себя -32 :: Поддержать себя -33 :: Поддержать себя -34 :: Поддержать себя -35 :: Поддержать себя -36 :: Поддержать себя -37 :: Поддержать себя -38 ::