Перейти к содержимому
База данных: Электронный каталог ДВФУ
Страница 1, Результатов: 3
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Мохов, В. А.
Об одном из алгоритмов адаптивной аппроксимации [Текст] / В. А. Мохов, О. Ф. Ковалев, Н. В. Федорова // Известия вузов. Электромеханика. - N 3 (2004), С. 55-59. - Библиогр.: с. 59 (12 назв. )
Кл.слова (ненормированные):
моделирование -- микросхемы -- интегральные схемы -- аппроксимации -- адаптивная аппроксимация -- алгоритмы аппроксимации -- нейрочипы -- нейронные сети
Аннотация: Описывается разработанный подход к аппроксимации функциональных зависимостей. Рассмотрены модели, их назначение, алгоритмы определения минимально-необходимого числа тренировочных шаблонов для построения моделей с сохранением адекватности представления функциональных зависимостей. Приведены примеры построения моделей и даны предложения по их реализации с помощью устройств типа FPGA.
Доп.точки доступа:
Ковалев, О. Ф.
Федорова, Н. В.
Мохов, В. А.
Об одном из алгоритмов адаптивной аппроксимации [Текст] / В. А. Мохов, О. Ф. Ковалев, Н. В. Федорова // Известия вузов. Электромеханика. - N 3 (2004), С. 55-59. - Библиогр.: с. 59 (12 назв. )
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
моделирование -- микросхемы -- интегральные схемы -- аппроксимации -- адаптивная аппроксимация -- алгоритмы аппроксимации -- нейрочипы -- нейронные сети
Аннотация: Описывается разработанный подход к аппроксимации функциональных зависимостей. Рассмотрены модели, их назначение, алгоритмы определения минимально-необходимого числа тренировочных шаблонов для построения моделей с сохранением адекватности представления функциональных зависимостей. Приведены примеры построения моделей и даны предложения по их реализации с помощью устройств типа FPGA.
Доп.точки доступа:
Ковалев, О. Ф.
Федорова, Н. В.
2.
Подробнее
Мохов, В. А.
Об одном из алгоритмов адаптивной аппроксимации [Текст] / В. А. Мохов, О. Ф. Ковалев, Н. В. Федорова // Известия вузов. Электромеханика. - N 3 (2004), С. 55-59. - Библиогр.: с. 59 (12 назв. )
Кл.слова (ненормированные):
моделирование -- микросхемы -- интегральные схемы -- аппроксимации -- адаптивная аппроксимация -- алгоритмы аппроксимации -- нейрочипы -- нейронные сети
Аннотация: Описывается разработанный подход к аппроксимации функциональных зависимостей. Рассмотрены модели, их назначение, алгоритмы определения минимально-необходимого числа тренировочных шаблонов для построения моделей с сохранением адекватности представления функциональных зависимостей. Приведены примеры построения моделей и даны предложения по их реализации с помощью устройств типа FPGA.
Доп.точки доступа:
Ковалев, О. Ф.
Федорова, Н. В.
Мохов, В. А.
Об одном из алгоритмов адаптивной аппроксимации [Текст] / В. А. Мохов, О. Ф. Ковалев, Н. В. Федорова // Известия вузов. Электромеханика. - N 3 (2004), С. 55-59. - Библиогр.: с. 59 (12 назв. )
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
моделирование -- микросхемы -- интегральные схемы -- аппроксимации -- адаптивная аппроксимация -- алгоритмы аппроксимации -- нейрочипы -- нейронные сети
Аннотация: Описывается разработанный подход к аппроксимации функциональных зависимостей. Рассмотрены модели, их назначение, алгоритмы определения минимально-необходимого числа тренировочных шаблонов для построения моделей с сохранением адекватности представления функциональных зависимостей. Приведены примеры построения моделей и даны предложения по их реализации с помощью устройств типа FPGA.
Доп.точки доступа:
Ковалев, О. Ф.
Федорова, Н. В.
3.
Подробнее
vtls000886303
519.2 П 804
Прокопчина, Светлана Васильевна.
Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности / С. В. Прокопчина. - Москва : Научная библиотека, 2020. - 291 с. : ил., табл. - Библиогр.: с. 267-274. - ISBN 9785907242678
Рубрики: математическая статистика--выводов теория--байесовские методы--монографии
программирование--задачи--решение--монографии
анализ данных--статистические методы--монографии
Кл.слова (ненормированные):
плотность вероятности случайных величин -- определение плотности вероятности -- оценивание плотности вероятности, методы -- аппроксимация плотности вероятности -- алгоритмы аппроксимации -- аппроксимирующие распределения -- байесовское решающее правило -- обработка экспериментальных данных -- критерии согласия (математическая статистика) -- хи-квадрат -- обработка статистической информации на ЭЦВМ -- обработка информации в условиях неопределенности -- информационные технологии -- блок-схемы алгоритмов -- реализация алгоритмов распределения в среде EXCEL -- мониторинг сложных объектов (байесовские интеллектуальные технологии) -- прикладные задачи (интеллектуальные технологии) -- БИТ (байесовские интеллектуальные технологии) -- байесовские интеллектуальные технологии -- распределения закон, моделирование -- сложные системы -- закон распределения случайных величин
Экземпляры всего: 2
Ч/З о. Русский (1), Книгохранение (1)
Свободны: Ч/З о. Русский (1), Книгохранение (1)
519.2 П 804
Прокопчина, Светлана Васильевна.
Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности / С. В. Прокопчина. - Москва : Научная библиотека, 2020. - 291 с. : ил., табл. - Библиогр.: с. 267-274. - ISBN 9785907242678
| УДК |
Рубрики: математическая статистика--выводов теория--байесовские методы--монографии
программирование--задачи--решение--монографии
анализ данных--статистические методы--монографии
Кл.слова (ненормированные):
плотность вероятности случайных величин -- определение плотности вероятности -- оценивание плотности вероятности, методы -- аппроксимация плотности вероятности -- алгоритмы аппроксимации -- аппроксимирующие распределения -- байесовское решающее правило -- обработка экспериментальных данных -- критерии согласия (математическая статистика) -- хи-квадрат -- обработка статистической информации на ЭЦВМ -- обработка информации в условиях неопределенности -- информационные технологии -- блок-схемы алгоритмов -- реализация алгоритмов распределения в среде EXCEL -- мониторинг сложных объектов (байесовские интеллектуальные технологии) -- прикладные задачи (интеллектуальные технологии) -- БИТ (байесовские интеллектуальные технологии) -- байесовские интеллектуальные технологии -- распределения закон, моделирование -- сложные системы -- закон распределения случайных величин
Экземпляры всего: 2
Ч/З о. Русский (1), Книгохранение (1)
Свободны: Ч/З о. Русский (1), Книгохранение (1)
Страница 1, Результатов: 3