Метод анализа главных компонентов регрессионной модели измерений средствами нейронных сетей
Состав работы
|
|
|
|
Необходимые программы
Работа представляет собой zip архив с файлами (распаковать онлайн), которые открываются в программах:
- Microsoft Word
Описание
Список сокращений
Введение
1. Организация нейронных сетей для вычисления дисперсионных характеристик случайных сигналов
1.1 Архитектуры нейронных сетей
1.2 Однослойные сети прямого распространения
1.3 Многослойные сети прямого распространения
1.4 Инварианты в структуре нейронной сети
1.5 Анализ главных компонентов алгоритмами самообучения нейронных сетей
1.5.1 Структура анализа главных компонентов
1.5.2 Основные представления данных
1.5.3 Матричная формулировка алгоритма самообучения
1.5.4 Анализ главных компонентов на основе фильтра Хебба
1.5.5 Исследование сходимости при решении главной компоненты сигнала
1.5.6 Оптимальность обобщенного алгоритма Хебба
1.5.7 Алгоритм GHA в сжатом виде
2. Оценка параметров регрессионных уравнений при аппроксимации дисперсионных распределений методом АГК
2.1 Организация наблюдений и регрессионные методы оценки параметров
2.2.1 Оценивание по конечному числу наблюдений
2.1.2 Оценки по методу наименьших квадратов
2.2 Нейронные сети и статистические характеристики
2.3 Различие нейронных сетей и статистики
2.4 Нейронные сети и статистические экспертные системы
2.5 Сети интервальных нейронов
2.6 Сети и свойства численных структур регрессионного анализа
2.6.1 Идея сингулярного разложения матрицы данных
2.6.2 Линейный МНК
2.7 Нелинейные решения проблем стандартного МНК
2.7.1 Аппроксимация линейным или нелинейным МНК
2.7.2 Нелинейный МНК с использованием гессиана или без него
2.7.3 Нелинейный МНК как обратная коммуникация
2.8 Решение параметров регрессионного уравнения с использованием аппроксимации ковариационной матрицы по данным ГК при обучении НС
Заключение
Библиографический список использованной литературы
Список сокращений
АГК – анализ главных компонент;
БД – база данных;
ИТ – информационные технологии;
МНК – метод наименьших квадратов;
НС – нейронные сети;
ОС – операционная система;
ПК – персональный компьютер;
ПО – программное обеспечение;
ЦОС – цифровая обработка сигналов;
ЭВМ – электронная вычислительная машина;
Введение
1. Организация нейронных сетей для вычисления дисперсионных характеристик случайных сигналов
1.1 Архитектуры нейронных сетей
1.2 Однослойные сети прямого распространения
1.3 Многослойные сети прямого распространения
1.4 Инварианты в структуре нейронной сети
1.5 Анализ главных компонентов алгоритмами самообучения нейронных сетей
1.5.1 Структура анализа главных компонентов
1.5.2 Основные представления данных
1.5.3 Матричная формулировка алгоритма самообучения
1.5.4 Анализ главных компонентов на основе фильтра Хебба
1.5.5 Исследование сходимости при решении главной компоненты сигнала
1.5.6 Оптимальность обобщенного алгоритма Хебба
1.5.7 Алгоритм GHA в сжатом виде
2. Оценка параметров регрессионных уравнений при аппроксимации дисперсионных распределений методом АГК
2.1 Организация наблюдений и регрессионные методы оценки параметров
2.2.1 Оценивание по конечному числу наблюдений
2.1.2 Оценки по методу наименьших квадратов
2.2 Нейронные сети и статистические характеристики
2.3 Различие нейронных сетей и статистики
2.4 Нейронные сети и статистические экспертные системы
2.5 Сети интервальных нейронов
2.6 Сети и свойства численных структур регрессионного анализа
2.6.1 Идея сингулярного разложения матрицы данных
2.6.2 Линейный МНК
2.7 Нелинейные решения проблем стандартного МНК
2.7.1 Аппроксимация линейным или нелинейным МНК
2.7.2 Нелинейный МНК с использованием гессиана или без него
2.7.3 Нелинейный МНК как обратная коммуникация
2.8 Решение параметров регрессионного уравнения с использованием аппроксимации ковариационной матрицы по данным ГК при обучении НС
Заключение
Библиографический список использованной литературы
Список сокращений
АГК – анализ главных компонент;
БД – база данных;
ИТ – информационные технологии;
МНК – метод наименьших квадратов;
НС – нейронные сети;
ОС – операционная система;
ПК – персональный компьютер;
ПО – программное обеспечение;
ЦОС – цифровая обработка сигналов;
ЭВМ – электронная вычислительная машина;
Другие работы
Теплотехника МГУПП 2015 Задача 3.2 Вариант 10
Z24
: 8 января 2026
Определить необходимую толщину слоя теплоизоляции δиз наружной стены холодильной камеры (рис. 3), если:
толщина стены δст;
коэффициенты теплопроводности соответственно материала стены и теплоизоляции λст и λиз;
температура наружного воздуха и воздуха в холодильной камере tв1 и tв2;
коэффициенты теплоотдачи от наружного воздуха к стене α1 и от поверхности теплоизоляции к воздуху в холодильной камере α2;
заданная плотность теплового потока q.Оценить также температуры поверхностей tc1, tc2 и
150 руб.
Алгебра и геометрия. Билет 2
Петр27
: 3 октября 2018
Задание 1.
Определители. Свойства определителей.
Задание 2.
Решить матричное уравнение A∙X∙B=C
Задание 3.
Даны векторы a ̅={2 ; -3 ;1}, b ̅={-3 ; 1 ;2}, c ̅={1 ; 2 ;3}.
Найти (a ̅-b ̅ )×(a ̅+c ̅ )
Задание 4.
Даны координаты верим пирамиды: A(5;0;2);B(4;-1;0),C(2;-4;-3);D(1;-2;-1)
Найти координаты точки пересечения плоскости ABC с высотой пирамиды, опущенной из вершины D на эту плоскость.
Задание 5.
Привести к каноническому виду уравнение кривой второго порядка, построить кривую, найти фокусное р
100 руб.
Гидравлика Задача 9.232
Z24
: 1 мая 2026
Определить потери напора при движении воды со скоростью υ = 18 см/c, по трубе диаметром d = 180 мм, длиной l = 1800 м. Температура воды 10ºС. Трубы стальные новые.
180 руб.
Вертикальный зубофрезерный станок модели 5Д32
Рики-Тики-Та
: 11 сентября 2012
СОДЕРЖАНИЕ
Введение. Краткий обзор зубофрезерных станков 2
РАЗДЕЛ I. Вертикальный зубофрезерный станок модели 5Д32 6
Общая характеристика 6
Назначение станка. 6
Техническая характеристика станка 6
Основные узлы станка 7
Органы управления 7
Движения в станке 7
Принцип работы 8
Кинематика станка модели 5Д32 9
Кинематическая схема станка мод. 5Д32 9
Движение резания 9
Движение обкатки и деления заготовки 9
Движение подач 10
РАЗДЕЛ II. Червячная фреза для нарезания червячных колес с углом в осевом
55 руб.