Метод анализа главных компонентов регрессионной модели измерений средствами нейронных сетей
Состав работы
|
|
|
|
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
Проект комплексной мелиорации и использования участка - КР
alfFRED
: 23 сентября 2013
Теоретическое обоснование потребности в мелиорациях.
Факторы жизни растений.
Природная обеспеченность почв факторами жизни растений.
Мелиорация как фактор регулирования факторов жизни растений.
Разработка проекта на конкретном участке.
Изучение участка по плану, построение его продольного профиля по центру, разделение на элементы рельефа, вычисление уклонов.
Оценка обеспеченности каждого элемента рельефа факторами жизни растений,определение видов потребных мелиораций и очерёдности их выполнен
5 руб.
Наличный и безналичный расчет предприятий
alfFRED
: 8 ноября 2012
Оглавление
ВВЕДЕНИЕ
5
Глава 1. Методические основы организации учета наличных и безналичных расчетов.
7
1.1. Задачи и основы организации учета денежных средств
1.2. Основные нормативные документы учета наличных и безналичных расчетов 8
1.3. Особенности деятельности организации и их влияние на организацию учета наличных и безналичных расчетов. 11
1.4. Применение ЭВМ в организации учета денежных средств и расчетов. 18
Глава 2. Учет наличных и безналичных расчетов
21
2.1. Порядок осуществления и б
10 руб.
Теплотехника ТОГУ-ЦДОТ 2008 Задача 2 Вариант 44
Z24
: 21 января 2026
1 кг водяного пара с начальным давлением р1 и степенью сухости х1 изотермически расширяется; при этом к нему подводится теплота q. Определить, пользуясь hs — диаграммой, параметры конечного состояния пара, работу расширения, изменение внутренней энергии, энтальпии, энтропии. Решить также задачу, если расширение происходит изобарно. Изобразить процессы в pυ-, Ts- и hs — диаграммах. Исходные данные, необходимые для решения задачи, выбрать из таблицы 27.
Ответить на вопросы: в каком процессе (t=
250 руб.
Автоматизация линии дезодорации жиров растительного масла (Схема автоматизации функциональная)
AgroDiplom
: 29 апреля 2023
5 Схема автоматизации линии дезодорации жиров
5.1 Выбор параметров контроля, сигнализации и регулирования
Перечень контролируемых, регулируемых, сигнализируемых пара-метров представлен в таблице 5.1.
Таблица 5.1 - выбор параметров регулирования, контроля и сигнали-зации
Шифр агре-гата Шифр пара-метра Наименование па-раметра и его рабо-чее значение Размерность Функции Первичный измеритель-ный преобразователь Зна-чение по регла-менту
Тип Min Max
ЕЛК
LE-1 Уровень раствора лимонной кисло
590 руб.