BitTorrent Трекер RusTrek.ru :: Просмотр темы - Браверман Э.М., Мучник И.Б. - Структурные методы обработки эмпирических данных [1983, DjVu, RUS]

Предисловие 5
Глава [. Основы корреляционного анализа данных . . 9
§ 1. Матрица даипых 9
§ 2. Коэффициент корреляции и корреляцпоппая матрица 12 § 3. Приближенные методы определения собственных чисел и собственных векторов корреляциоппой матрицы .• 20
§ 4. Статистическая модель порождения данных . . 24
✓
Глава II. Линейный регрессионный анализ 38
§ 1. Метод наименьших квадратов 40
§ 2. Структурные уравнения линейной регрессии . . 47 § 3. Статистический подход к решению структурных-
уравпопий регрессии 60
§ 4 Аппроксимационпый подход к решению структур-
пых уравпепий регрессии 03
Глада III. Модели и методы факторного анализа ... 72
§ 1. Осповпая идея факторного анализа 72
§ 2. Модели факториого анализа 75
§ 3. Метод главных компонент 88
§ 4. Метод центроидиых компонент 96
§ 5. Специальный факторный анализ 107
§ 6. Вращение факторов 122
Глава IV. Задача агрегирования (задача диагонализацни
матрицы связи) 132
§ 1. Содержательная постановка задачи агрегирования 132 § 2. Диагонализация матрицы связи произвольной природы 139
§ 3. Экстремальная группировка параметров ... 151
§ 4. Автоматическая классификация объектов . . . 167
Г лава V. Лингвистические методы обработки матрицы данных 192
§ 1. Общая характеристика лингвистических методов . 192
§ 2. Последовательные алгоритмы 196
§ 3. Критерии непосредственной аппроксимации матрицы даипых 204
§ 4. Параллельные алгоритмы (описание процедур непосредственной аппроксимации матрицы данных) 209
§ 5. Обработка данных с пропусками 227
§ G. Обработка данных с особенностями .... 230
Глава VI. Задача обучения машины распознаванию образов 230
§ 1. Общая характеристика задачи 230
§ 2. Задача ооучепия машины распозпавалпю образов
в детерминистской постановке 250
§ 3. Задача распознавания образов в вероятностпой постановке 266
§ 4. Схема М. М. Бонгарда обучения распознаванию
сложных образов 270
Глава VII. Аппроксимация эмпирических графов . . . 288
§ Постановки задач 288
§ 2. Алгоритмы 302
Глава VIII. Анализ экспериментальных кривых . . . 327
§ 1. Своеобразие проблемы 327
§ 2. Сегментация кривых 337
§ 3. Формирование алфавита и грамматики . . . 308
Глава IX. Автоматическая обработка изображений . . . 388 § 1. Изображение как специальный тип массовых эмпирических данных 388
§ 2. Описание двухгрэдационпых изображений . . . 393
§ 3. Миогоградационпые изображении 415
Литература 459

Автор:	Релизер [ 2011-11-27 13:36 ]
Заголовок сообщения:	Браверман Э.М., Мучник И.Б. - Структурные методы обработки эмпирических данных [1983, DjVu, RUS]
Структурные методы обработки эмпирических данных `#777` Год: 1983 Автор: Браверман Э.М., Мучник И.Б. Издательство: Наука Язык: Русский Формат: DjVu Качество: Отсканированные страницы Количество страниц: 464 Описание: В книге впервые собраны вместе методы обработки на ЭВМ эмпирических данных большого объема и различной природы — числовых данных, эмпирических графов, кривых и изображений (результаты испытаний машин и приборов, социально-экономических обследований, данные о структуре организационных систем, осциллограммы динамических объектов, космические фотоснимки). Методы основаны на понятиях, разрабатываемых в теории искусственного интеллекта, и позволяют резко сжать исходные массивы данных и представить содержащуюся в них существенную информацию в виде коротких символических описаний (их называют поэтому структурными или лингвистическими). Они широко применяются в технике, геологии, социологии, экономике и медицине, особенно для принятия управленческих решений в сложных неопределенных ситуациях. Монография предназначена для математиков, инженеров, программистов, экономистов и других специалистов, занятых обработкой экспериментальных данных на ЭВМ. Предисловие 5 Глава [. Основы корреляционного анализа данных . . 9 § 1. Матрица даипых 9 § 2. Коэффициент корреляции и корреляцпоппая матрица 12 § 3. Приближенные методы определения собственных чисел и собственных векторов корреляциоппой матрицы .• 20 § 4. Статистическая модель порождения данных . . 24 ✓ Глава II. Линейный регрессионный анализ 38 § 1. Метод наименьших квадратов 40 § 2. Структурные уравнения линейной регрессии . . 47 § 3. Статистический подход к решению структурных- уравпопий регрессии 60 § 4 Аппроксимационпый подход к решению структур- пых уравпепий регрессии 03 Глада III. Модели и методы факторного анализа ... 72 § 1. Осповпая идея факторного анализа 72 § 2. Модели факториого анализа 75 § 3. Метод главных компонент 88 § 4. Метод центроидиых компонент 96 § 5. Специальный факторный анализ 107 § 6. Вращение факторов 122 Глава IV. Задача агрегирования (задача диагонализацни матрицы связи) 132 § 1. Содержательная постановка задачи агрегирования 132 § 2. Диагонализация матрицы связи произвольной природы 139 § 3. Экстремальная группировка параметров ... 151 § 4. Автоматическая классификация объектов . . . 167 Г лава V. Лингвистические методы обработки матрицы данных 192 § 1. Общая характеристика лингвистических методов . 192 § 2. Последовательные алгоритмы 196 § 3. Критерии непосредственной аппроксимации матрицы даипых 204 § 4. Параллельные алгоритмы (описание процедур непосредственной аппроксимации матрицы данных) 209 § 5. Обработка данных с пропусками 227 § G. Обработка данных с особенностями .... 230 Глава VI. Задача обучения машины распознаванию образов 230 § 1. Общая характеристика задачи 230 § 2. Задача ооучепия машины распозпавалпю образов в детерминистской постановке 250 § 3. Задача распознавания образов в вероятностпой постановке 266 § 4. Схема М. М. Бонгарда обучения распознаванию сложных образов 270 Глава VII. Аппроксимация эмпирических графов . . . 288 § Постановки задач 288 § 2. Алгоритмы 302 Глава VIII. Анализ экспериментальных кривых . . . 327 § 1. Своеобразие проблемы 327 § 2. Сегментация кривых 337 § 3. Формирование алфавита и грамматики . . . 308 Глава IX. Автоматическая обработка изображений . . . 388 § 1. Изображение как специальный тип массовых эмпирических данных 388 § 2. Описание двухгрэдационпых изображений . . . 393 § 3. Миогоградационпые изображении 415 Литература 459

BitTorrent Трекер RusTrek.ru http://5.45.70.241/

Браверман Э.М., Мучник И.Б. - Структурные методы обработки эмпирических данных [1983, DjVu, RUS] http://5.45.70.241/viewtopic.php?f=266&t=26376	Страница 1 из 1

Страница 1 из 1	Часовой пояс: UTC + 3 часа
Powered by phpBB® Forum Software © phpBB Group https://www.phpbb.com/