Метод анализа главных компонентов регрессионной модели измерений средствами нейронных сетей

Цена:
10 руб.

Состав работы

material.view.file_icon
material.view.file_icon bestref-215085.doc

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;
Компьютерная сеть учреждения (intranet) как средство повышения эффективности его деятельности
Теоретическая часть Понятие и сущность компьютерных (корпоративных) сетей Intranet Уровни и функции Intranet-сетей Практическая часть Разработка, проектирование, построение сети Intranet Содержание работ при проектировании сети согласно ГОСТ 34 Анализ требований Выбор компании-интегратора Выбор программного обеспечения Определение системных требований Внедрение Обеспечение защиты информации Обслуживание сети
User evelin : 21 июля 2015
30 руб.
Насос центробежный ЦНС 300-600-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
Насос центробежный ЦНС 300-600-(Формат Компас-CDW, Autocad-DWG, Adobe-PDF, Picture-Jpeg)-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
400 руб.
Насос центробежный ЦНС 300-600-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
Направляющие системы электросвязи. Лабораторная работа №1. Вариант №20
1. ЦЕЛЬ РАБОТЫ Целью работы является проведение компьютерного эксперимента по исследованию собственных и дополнительных затуханий в оптических кабелях связи: • собственных затуханий; • затуханий в местах соединений оптических волокон; • затуханий на микроизгибах и макроизгибах. 2. ПРОГРАММА ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ 2.1 Расчет и построение таблицы зависимости затухания из-за поглощения энергии в материале от длинны волны. 2.2 Моделирование и построение графика зависимости затухание из-за Релеевско
User bataynya : 3 апреля 2016
100 руб.
Направляющие системы электросвязи. Лабораторная работа №1. Вариант №20
Представление графической информации. Лабораторные работы №№ 1,2,3,4,5 вариант №8
Лабораторные работы 1. Пpеобpазование цветного BMP файла в чеpно-белый (найти в файле палитpу, пpеобpазовать ее, усpеднив по тpойкам RGB цветов и записать получившийся файл под новым именем) Вывести основные характеристики BMP изображения. 2. Пpебpазовать BMP файл, создав вокpуг него pамку из пикселей случайного цвета.Шиpина рамки - 15 пикселей (Работа с pастpовыми данными) 3. Вывести на экpан 16-цветный, 256-цветный и True Color BMP файл с помощью библиотеки wingraph.h 4. Написать программу
User sunman : 25 апреля 2020
500 руб.
up Наверх