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
Синдром сладжа как диагностический критерий
GnobYTEL
: 9 января 2013
Нами было проведено ультразвуковое исследование гепато-билиарной системы у 90 детей в возрасте от 1 до 12 лет с острым ротавирусным гастроэнтеритом, 152 детей с острым ротавирусным гастроэнтеритом в сочетании с условно патогенной микрофлорой (УПФ).
Появление акустически неоднородного содержимого в просвете желчного пузыря было отмечено в 12, 5% случаев у детей в возрасте от 1 до 3 лет и только в 9% случаев у детей в возрасте 4-7 лет с острым ротавирусным гастроэнтеритом. Этот симптом не выявлен
5 руб.
Расчет асинхронного двигателя марки ВАОК450М
VikkiROY
: 29 января 2015
Содержание курсового проекта:
Расчет и построение механической характеристики асинхронного двигателя.
Расчет механических переходных процессов в двигательном режиме.
Расчет механических характеристик режима динамического торможения АД.
Расчет механических переходных процессов двигателя, работающего в режиме динамического торможения.
Расчет и построение зависимостей P1=f(t), P2=f(t), ∆P=f(t).
Разработка принципиальной схемы управления электродвигателем.
Спецификация.
20 руб.
Управление запасами
alexschevtschenko
: 7 декабря 2013
СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ 3
РОЛЬ И ФУНКЦИИ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ В СОВРЕМЕННОМ РЫНОЧНОМ МЕХАНИЗМЕ 5
УПРАВЛЕНИЕ ТОВАРНЫМИ ЗАПАСАМИ НА ПРЕДПРИЯТИИ 12
ПУТИ ОПТИМИЗАЦИИ ТОВАРНЫХ ЗАПАСОВ И УСКОРЕНИЕ ОБОРАЧИВАЕМОСТИ КАПИТАЛА 23
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 28
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 30
ВВЕДЕНИЕ
Сырьевые, материальные и топливно-энергетические ресурсы - это важнейшая составная часть национального богатства страны. Поэтому в комплексе мер по созданию системы бухгалтерского учета большое значение имеет формиро
Теплотехника 19.03.04 КубГТУ Задача 2 Вариант 31
Z24
: 20 января 2026
Определить удельную работу lω и термический КПД ηt цикла простейшей паротурбинной установки (цикла Ренкина), в которой водяной пар с начальным давлением р1=3 МПа и степенью сухости х1=0,95 поступает в пароперегреватель, где его температура повышается на Δt, затем пар изоэнтропийно расширяется в турбине до давления p2.
Определить степень сухости пара, в конце расширения. Определить также lц, ηt и x2 для условия когда пар после пароперегревателя дросселируется до давления p′1 (при неизменном д
250 руб.