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
Контрольная работа по дисциплине: Методы и устройства помехоустойчивой радиосвязи (ДВ 5.1). Вариант 6
IT-STUDHELP
: 4 апреля 2022
1 Контрольное задание
1 а) Рассчитать и построить график спектра весов циклического кода (7,3), опреде-лить его кодовое расстояние, гарантируемую кратность исправляемых и обнаруживаемых ошибок;
б) Рассчитать и построить распределение кратностей ошибок на входе и выходе декодера этого же кода, найти вероятность ошибки декодирования, если декодер исполь-зуется в канале с независимыми ошибками. Вероятность ошибки в канале равна p и ука-зана в таблице 1.
Таблица 1- Варианты вероятностей
450 руб.
Отстойник СОГЖФ-50-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
as.nakonechnyy.92@mail.ru
: 16 ноября 2022
Отстойник СОГЖФ-50-Чертеж-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа-Курсовая работа-Дипломная работа
Полное техническое содержание данной установки представлено на чертеже в том числе габариты и производимость
501 руб.
Контрольная работа. Математический анализ. Вариант №1
Efimenko250793
: 30 августа 2013
! ДО "Бизнес информатика" 1 семестр 1 вариант
На отлично!
1. Найти пределы функции
2. Найти значение производных функции в точке x=0
3. Провести исследование функции с указанием:
а) области определения и точек разрыва
б) экстремумов
в) асимптот
По полученным данным построить график
4. Найти неопределенный интеграл
5. Вычислить площади областей, заключенных между линиями.
70 руб.
Расчетная часть-Расчет газосепаратора, дросселя, пружины клапана-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа
lenya.nakonechnyy.92@mail.ru
: 8 декабря 2016
Расчетная часть-Расчет газосепаратора, дросселя, пружины клапана-Курсовая работа-Дипломная работа-Оборудование для добычи и подготовки нефти и газа
553 руб.