РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ, НЕЙРОННЫЕ СЕТИ И ГЕНЕТИЧЕСКИЕ АЛГОРИТМЫ

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.
Статья в формате PDF
130 KB...
12 08 2026 11:13:47
Статья в формате PDF
137 KB...
11 08 2026 3:42:39
Статья в формате PDF
120 KB...
10 08 2026 9:49:34
Статья в формате PDF
276 KB...
09 08 2026 8:57:25
Статья в формате PDF
139 KB...
07 08 2026 13:47:50
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
Статья в формате PDF
331 KB...
05 08 2026 7:41:27
Статья в формате PDF
225 KB...
04 08 2026 20:25:24
Статья в формате PDF
268 KB...
03 08 2026 17:24:22
Статья в формате PDF
527 KB...
02 08 2026 13:59:50
Статья в формате PDF
108 KB...
01 08 2026 22:47:10
Статья в формате PDF
271 KB...
30 07 2026 21:29:16
Статья в формате PDF
124 KB...
29 07 2026 19:59:50
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
Статья в формате PDF
104 KB...
27 07 2026 1:35:50
Статья в формате PDF
126 KB...
25 07 2026 12:37:43
Статья в формате PDF
118 KB...
23 07 2026 17:32:30
Статья в формате PDF
134 KB...
22 07 2026 18:35:59
Статья в формате PDF
114 KB...
21 07 2026 12:23:47
Статья в формате PDF
121 KB...
20 07 2026 3:30:15
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
Статья в формате PDF
586 KB...
18 07 2026 23:19:11
Статья в формате PDF
272 KB...
17 07 2026 2:34:31
Статья в формате PDF
122 KB...
16 07 2026 9:49:41
15 07 2026 5:29:23
Статья в формате PDF
250 KB...
14 07 2026 3:55:43
Статья в формате PDF
149 KB...
13 07 2026 9:32:34
Статья в формате PDF
244 KB...
12 07 2026 21:33:39
Статья в формате PDF
120 KB...
11 07 2026 17:42:12
Статья в формате PDF
146 KB...
10 07 2026 6:48:22
Статья в формате PDF 99 KB...
09 07 2026 15:37:44
Статья в формате PDF
256 KB...
08 07 2026 3:51:19
07 07 2026 7:50:48
Статья в формате PDF
128 KB...
06 07 2026 2:16:21
Статья в формате PDF
130 KB...
05 07 2026 19:50:11
Статья в формате PDF
269 KB...
04 07 2026 7:45:22
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 ::