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
Компьютерная сеть учреждения (intranet) как средство повышения эффективности его деятельности
evelin
: 21 июля 2015
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
30 руб.
Насос центробежный ЦНС 300-600-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
https://vk.com/aleksey.nakonechnyy27
: 6 июня 2016
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.
Направляющие системы электросвязи. Лабораторная работа №1. Вариант №20
bataynya
: 3 апреля 2016
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
100 руб.
Представление графической информации. Лабораторные работы №№ 1,2,3,4,5 вариант №8
sunman
: 25 апреля 2020
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
500 руб.