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.
Объект исследования – ива белая, которая распространена пpaктически по всей территории Европейской части России. За рубежом препараты и БАД из различных видов ивы активно применяются при заболеваниях суставов. В соответствии с Руководством по доклиническому изучению новых фармакологических веществ (Р.У.Хабриев, 2005) оценивали эффективность aнaльгетического действия и токсичность отваров коры и однолетних побегов ивы белой на мышах. Отвары коры и побегов ивы относятся к классу малоопасные соединения и проявляют выраженную aнaльгетическую активность, сопоставимую с препаратом сравнения aнaльгином (метамизол).
...
12 10 2026 20:33:34
Изучен химический состав травы овса посевного. Качественными реакциями обнаружены аминокислоты, крахмал и флавоноиды. Разработана методика спекторофотометрического определения суммы аминокислот по реакции с нингидрином. Установлено, что в траве овса содержится до 1% аминокислот в пересчете на кислоту глютаминовую.
...
10 10 2026 2:10:23
Статья в формате PDF
99 KB...
09 10 2026 18:36:24
Основным направлением совершенствования межбюджетных отношений является достижение сбалансированности бюджетов различных уровней, что, в свою очередь, позволит регионам активно используя потенциал всех форм собственности, иметь самостоятельную базу финансовых ресурсов как основу саморазвития и самообеспечения воспроизводственного процесса.
...
07 10 2026 14:57:57
Статья в формате PDF
131 KB...
06 10 2026 0:58:48
Статья в формате PDF
292 KB...
05 10 2026 4:18:33
Статья в формате PDF
251 KB...
02 10 2026 1:20:50
Статья в формате PDF
103 KB...
01 10 2026 15:51:52
Статья в формате PDF
97 KB...
30 09 2026 3:53:35
Статья в формате PDF
119 KB...
29 09 2026 7:12:39
Статья в формате PDF
104 KB...
27 09 2026 21:12:34
Статья в формате PDF
123 KB...
26 09 2026 10:52:15
Статья в формате PDF
105 KB...
24 09 2026 20:20:44
Статья в формате PDF
112 KB...
22 09 2026 10:50:58
Статья в формате PDF
267 KB...
20 09 2026 19:55:51
Статья в формате PDF
109 KB...
19 09 2026 17:39:52
Статья в формате PDF
112 KB...
18 09 2026 17:57:48
Статья в формате PDF
120 KB...
16 09 2026 23:13:38
Статья в формате PDF
214 KB...
15 09 2026 11:40:26
Статья в формате PDF
106 KB...
14 09 2026 16:34:36
Статья в формате PDF
121 KB...
11 09 2026 3:48:54
Статья в формате PDF
100 KB...
09 09 2026 17:29:59
Статья в формате PDF
122 KB...
08 09 2026 16:52:57
Статья в формате PDF
206 KB...
07 09 2026 11:35:18
Статья в формате PDF
119 KB...
06 09 2026 19:13:22
Статья в формате PDF
115 KB...
05 09 2026 9:33:52
Проблема формирования здоровья детей в дошкольных образовательных учреждениях (ДОУ) остаётся актуальной до сих пор. На основе применения низкоинтенсивного лазерного излучения ( НИЛИ) были разработаны способы низкоинтенсивной лазерной реабилитации (НИЛР). В результате НИЛР детей достигались снижение показателей респираторной заболеваемости, экстренной медицинской помощи, госпитализации, временной утраты трудоспособности родителей. Рост среднего показателя здоровья и показателя динамичности здоровья отражали повышение уровня здоровья детей. НИЛР доступна, эффективна и безопасна.
...
04 09 2026 21:55:57
![ИЗУЧЕНИЕ НЕЙРОТРОПНОЙ АКТИВНОСТИ 9 -[ 2( 4ИЗОПРОПИЛФЕНОКСИ) ЭТИЛ]АДЕНИНА](/studies-raw/img/13666.php.jpg "ИЗУЧЕНИЕ НЕЙРОТРОПНОЙ АКТИВНОСТИ 9 -[ 2( 4ИЗОПРОПИЛФЕНОКСИ) ЭТИЛ]АДЕНИНА")
Статья в формате PDF
134 KB...
03 09 2026 16:38:40
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 ::
