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
Техника и технологии первичной обработки сигналов. Вариант №03
nata1
: 7 февраля 2022
Задание 1
Определить минимально необходимую частоту дискретизации (fд), если верхняя частота в спектре
сигнала (fв) равна (таблица 1).
No варианта 01 02 03 04 05 06 07 08 09
fв, кГц 5 7 15 10 25 32 20 18 8
No варианта 10 11 12 13 14 15 16 17 18
fв, кГц 12 9 19 24 22 17 14 27 13
No варианта 19 20 21 22 23 24 25 26 27
fв, кГц 28 12,5 20,5 16 23,9 31 40 37,2 42
Задание 2
Определить мощность шума квантования и мощность шума паузы при равномерном квантовании,
если шаг квантования δ равен (таблица 2).
150 руб.
Механика жидкости и газа СПбГАСУ 2014 Задача 6 Вариант 96
Z24
: 28 декабря 2025
Ось горизонтального участка трубы диаметром d1 расположена на высоте h1 = (0,25 + 0,05·y) м над уровнем воды в резервуаре II. Ось горизонтального участка трубы диаметром d2 лежит ниже уровня воды в резервуаре II на величину h2 = (0,5 + 0,05·z) м. Длины участков: l1 = (10 + 0,1·y) м; l2 = (20 + 0,1·z) м; l3 = (10 + 0,1·y) м. Напор в резервуаре I H = (1,0 + 0,1·z) м, коэффициенты поворотов ζ30 = 0,7, ζ120 = 1,44.
Определить расход воды в трубопроводе и построить напорную и пьезометрическую лини
400 руб.
Электроника. Экзамен. Билет №02
SibGUTI2
: 11 июня 2019
Электроника. Экзамен. Билет №02
Экзаменационные вопросы по курсу «Электроника».
1.Тиристоры. Устройство. Принцип действия.
2.Изобразите принципиальную схему базового элемента 2И-НЕ семейства
КМДП. Составьте таблицу истинности. Приведите вид передаточной
характеристики. Дайте определения основным параметрам ЦИМС. Объясните, какие параметры ЦИМС можно определить с использованием передаточной характеристики.
3.Изобразите принципиальную схему усилительного каскада на МДП ПТ с
встроенным каналом
120 руб.
Экзамен по дисциплине "Программирование графических процессоров". Вариант №9
vpozyaikin
: 1 марта 2021
Билет 9
1. Что такое текстура?
2. Профилирование приложений на CUDA
300 руб.