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
ИГ.05.07.04 - Уголок. Разрез сложный ломаный
Чертежи СибГАУ им. Решетнева
: 4 ноября 2021
Все выполнено в программе КОМПАС 3D v16
Вариант 7
ИГ.05.07.04 - Уголок. Разрез сложный ломаный
1. Выполнить указанный ломаный разрез.
2. Нанести размеры.
В состав работы входят 4 файла:
- 3D модель данной детали, расширение файла *.m3d;
- ассоциативный чертеж формата А3 в двух видах с выполненным указанным ломаным разрезом, выполненный по данной 3D модели, расширение файла *.cdw;
- аналогичный обычный чертеж, расширение файла *.cdw (чертеж с пометкой "к" для карандашного перечерчивания);
- ан
80 руб.
Инженерная графика. Задание №35. Вариант №4. Детали №1,2,3
Чертежи
: 29 сентября 2019
Все выполнено в программе КОМПАС 3D v16.
Боголюбов С.К. Индивидуальные задания по курсу черчения
Задание №35. Вариант №4. Детали №1,2,3
Выполнить по аксонометрической проекции чертеж модели (построить три проекции и нанести размеры).
В состав работы входят следующие файлы:
- 3D модель каждой детали;
- ассоциативный чертеж к каждой детали;
- чертежи в трёх видах комплексного оформления (для деталей №1 и №2 в двух комплектах разных форматов А4 и А3).
В некоторых ВУЗах Деталь №3 чертят с разрез
140 руб.
Химия радиоматериалов, Зачет, Билет №15
Галина7
: 12 мая 2015
Зачетная работа
По дисциплине:
«Химия радиоматериалов»
Как электрическая прочность зависит от площади поверхности электродов?
Почему?
Проверила: Фадеева Наталья Евгеньевна
100 руб.
Кейс «Увеличить продажи – наша задача!»
studypro2
: 19 ноября 2016
Кейс «Увеличить продажи – наша задача!»
Ситуация
Prom1.ru - молодой Интернет-магазин. Его создатели поставили перед собой задачу - построить эффективно действующий масштабируемый бизнес, который обеспечивал бы безупречный приём, обработку и отправку заказов, предлагая при этом самые новые и удобные веб-сервисы. Процесс покупок в Prom1.ru должен быть максимально простым, удобным и доступным самому широкому кругу пользователей. Для выполнения таких амбициозных целей и обеспечения устойчивого р
500 руб.