Навигация
ОбложкаЛомакина Л.С. Информационные технологии диагностирования многомерных объектов / Л.С.Ломакина, Д.В.Ломакин, С.А.Зеленцов. - Воронеж: Научная книга, 2018. - 180 с.
ШИФР ОТДЕЛЕНИЯ ГПНТБ СО РАН     З 81-Л74  
Оглавление книги
Введение ........................................................ 5

1    Методологические аспекты диагностирования многомерных
     объектов?
1.1  Описание и формализация проблемы ........................... 7
     1.1.1  Различие форм представления проблем и его влияние
            на компьютеризацию .................................. 7
     1.1.2  Формы представления информации на различных этапах
            понимания ........................................... 9
     1.1.3  Различия в постановке проблемы из-за различия в
            подходах к объекту ................................. 13
     1.1.4  Классификация типов проблем и методы их решения .... 16
     1.1.5  Типы проблем и возможности компьютеризации ......... 20
1.2  Одномерное статистическое моделирование ................... 21
     1.2.1  Одномерный статистический анализ ................... 21
     1.2.2  Модель пропорциональных интенсивностей Кокса ....... 36
1.3  Многомерное статистическое моделирование .................. 38
     1.3.1  Виды многомерного анализа .......................... 40
     1.3.2  Включение независимых переменных в модель .......... 41
     1.3.3  Взаимодействие между переменными ................... 43
     1.3.4  Анализ качества модели ............................. 43
     1.3.5  Чувствительность, специфичность и точность ......... 44
1.4  Принцип нечеткой логики ................................... 47
     1.4.1  Косвенные наблюдения и корреляция .................. 47
     1.4.2  Скрытые структуры данных ........................... 49
     1.4.3  Способы определения критериев различия ............. 50
     1.4.4  Способы описания объектов .......................... 50

2    Теоретические аспекты диагностирования многомерных
     объектов .................................................. 52
2.1  Основные аспекты систем представления и обработки знаний .. 52
     2.1.1  Формализация систем решения проблем ................ 52
     2.1.2  Основы построения систем обработки знаний .......... 85
     2.1.3  Методы создания систем обработки знаний ............ 96
     2.1.4  Особенности представления знаний в экспертных
            системах .......................................... 106
2.2  Основные аспекты алгоритмов диагностирования на основе
     решающих деревьев ........................................ 129
     2.2.1  Основные понятия и определения .................... 129
     2.2.2  Этапы построения деревьев решений ................. 131
     2.2.3  Random forest ..................................... 134
2.3  Основные аспекты алгоритмов диагностирования на основе
     нейросетевых технологий .................................. 136
     2.3.1  Искусственный нейрон. Однослойный персептрон ...... 136
     2.3.2  Многослойный персептрон ........................... 138
     2.3.3  Нейронная сеть Ворда .............................. 142
     2.3.4  Нейронная сеть Кохонена ........................... 142
     2.3.5  Методы обучения искусственных нейронных сетей ..... 145

3    Практические аспекты диагностирования многомерных
     объектов ................................................. 149
3.1  Анализ исходных данных. Модель внешней среды ............. 149
3.2  Пример построения диагностической экспертной системы ..... 153
3.3  Примеры диагностирования многомерных объектов на основе
     решаюших деревьев ........................................ 159
3.4  Примеры диагностирования многомерных объектов на основе
     нейросетевых технологий .................................. 164

4    Заключение ............................................... 173

5    Список литературы ........................................ 174
   

В книге рассматриваются основные подходы диагностирования многомерных объектов и базовые вопросы функционирования систем диагностирования и анализа сложных объектов с учетом их структурных особенностей. Большое внимание уделено описанию универсальных методов анализа многомерных объектов, которые могут применяться для решения прикладных задач в различных областях. Подробно описан обширный класс алгоритмов классификации, в основе которых лежит принцип индуктивного вывода логических закономерностей. Приводятся примеры применения нейросетевых технологий и диагностических экспертных систем.
Книга рассчитана на научных и инженерно-технических работников в области диагностирования сложных систем, а также полезна для студентов, магистрантов и аспирантов направления «Информатика и вычислительная техника».


Архив поступлений новой литературы | Отечественные поступления | Иностранные поступления
 

[О библиотеке | Академгородок | Новости | Выставки | Ресурсы | Библиография | Партнеры | ИнфоЛоция | Поиск]
  Пожелания и письма: branch@gpntbsib.ru
© 1997-2024 Отделение ГПНТБ СО РАН (Новосибирск)
Статистика доступов: архив | текущая статистика
 

Документ изменен: Wed Feb 27 14:30:26 2019 Размер: 9,463 bytes.
Посещение N 868 c 20.11.2018