0+
matn
PDF

Hajm 9 sahifalar

2007 yil

0+

Boshqa versiyalar

1 kitob
Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов

Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов

matn
PDF
13 324,08 soʻm
10% chegirma bering
Maslahat bering ushbu kitobni do'stingiz sotib olganidan 1 332,41 soʻm oling.

Mualliflar

Kitob haqida

Существует ряд особенностей, свойственных задачам математического моделирования сложных систем, которые ограничивают использование известных методов. Указанное обстоятельство обусловливает необходимость разработки новых методов и алгоритмов математического моделирования, позволяющих расширить область применения технологий интеллектуального анализа данных.В статье рассмотрен метод интеллектуального анализа данных, в основе которого лежит идея самоорганизации математических моделей и аппарат гибридных нейронных сетей. Предлагаемый метод позволяет строить модели сложных систем в условиях ограниченности объёма исходных данных с учётом экспертной информации об имеющихся закономерностях и взаимосвязях.Авторы анализируют особенности задач математического моделирования сложных систем, а также предлагают методику, включающую следующие этапы: формирование обучающих выборок и подготовку структур частных моделей, генерирование частных моделей нейронной сетью, отбор лучших моделей по заданному критерию. Для тестирования разработанной методики был разработан специальный программный комплекс, с помощью которого проводились вычислительные эксперименты. Их результаты свидетельствуют о работоспособности рассмотренного метода и позволяют рекомендовать его для построения математических моделей сложных систем.Полученные модели в дальнейшем могут использоваться в качестве математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений по управлению сложными объектами произвольной природы.

Достаточно четко и понятно изложен оригинальный подход к построению гибридной нейро-нечетких моделей исследования и прогнозирования. Весьма полезная авторская разработка – как в практическом, так и теоретическом плане!!

Izoh qoldiring

Kirish, kitobni baholash va sharh qoldirish

Kitob tavsifi

Существует ряд особенностей, свойственных задачам математического моделирования сложных систем, которые ограничивают использование известных методов. Указанное обстоятельство обусловливает необходимость разработки новых методов и алгоритмов математического моделирования, позволяющих расширить область применения технологий интеллектуального анализа данных.

В статье рассмотрен метод интеллектуального анализа данных, в основе которого лежит идея самоорганизации математических моделей и аппарат гибридных нейронных сетей. Предлагаемый метод позволяет строить модели сложных систем в условиях ограниченности объёма исходных данных с учётом экспертной информации об имеющихся закономерностях и взаимосвязях.

Авторы анализируют особенности задач математического моделирования сложных систем, а также предлагают методику, включающую следующие этапы: формирование обучающих выборок и подготовку структур частных моделей, генерирование частных моделей нейронной сетью, отбор лучших моделей по заданному критерию. Для тестирования разработанной методики был разработан специальный программный комплекс, с помощью которого проводились вычислительные эксперименты. Их результаты свидетельствуют о работоспособности рассмотренного метода и позволяют рекомендовать его для построения математических моделей сложных систем.

Полученные модели в дальнейшем могут использоваться в качестве математического и алгоритмического обеспечения интеллектуальных информационных систем поддержки принятия решений по управлению сложными объектами произвольной природы.

Kitob О. В. Стояновой, М. И. Дель va boshqalar «Нейро-нечеткий метод построения моделей сложных объектов» - pdf-ga yuklab oling yoki internetda o'qing. Sharhlar va fikr-mulohazalarni qoldiring, o'zingiz yoqtirganlarga ovoz bering.
Yosh cheklamasi:
0+
Litresda chiqarilgan sana:
13 may 2013
Oxirgi yangilanish:
2007
Hajm:
9 Sahifa
Umumiy o'lcham:
322 КБ
Umumiy sahifalar soni :
9
Mualliflik huquqi egasi:
Синергия
Формат скачивания:
pdf