Добавить в избранное
Форум
Правила сайта "Мир Книг"
Группа в Вконтакте
Подписка на книги
Правообладателям
Найти книгу:
Навигация
Вход на сайт
Регистрация



Реклама



Название: Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
Автор: Парамонов И.Ю., Смагин В.А., Косых Н.Е., Хомоненко А.Д.
Издательство: Лань
Год: 2020
Cтраниц: 236
Формат: pdf (ocr)
Размер: 31 мб
Язык: русский

Создание, накопление, обработка и использование информации в мире составляют мощную информационную среду. Она занимает ведущее значение в различных областях человеческой деятельности. Монография представляет начальный шаг выделения частных свойств указанного сложного процесса, их численного изучения с помощью предложенных методов и моделей инженерного характера. На наш взгляд, именно такие методы и модели составляют основу обработки больших данных в сфере решения научно-исследовательских задач. Рассматриваются и усовершенствуются классические методы и модели исследования сложных систем, основные законы (Меткалфа, Амдала, Густавсона — Барсиса, Гроша) взаимодействия сетевых структур, модели и методы оценивания их эффективности и качества, а также модели и методы исследования сложных систем с нечеткими параметрами. Рассматриваются современные инструментальные средства и технологии интеллектуальной обработки больших данных. Представлены оригинальные результаты, касающиеся решения задач: информационного взаимодействия, контроля состояния, оценивания надежности и предсказания событий для сложных систем; оценивания эффективности, качества и производительности сетевых структур, а также оценивания и обеспечения их надежности; расчета функций принадлежности с нечётким аргументом и коэффициентом, решения нечётких нелинейных уравнений, поиска условного экстремума при нечётком ограни-чении, решения дифференциальных уравнений с нечёткими коэффициентами. Дан вариант обработки больших данных на основе совместного использования инструментальной системы Hadoop под управлением Windows и сверточной нейронной сети при решении задачи распознавания рукописных цифр. Обучение нейронной сети проводится на основе набора данных MNIST образцов написания рукописных цифр. Построение сверточной нейронной сети производится с помощью системы Neural Network Toolboox. Рекомендуется преподавателям и научным сотрудникам, а также магистрантам и аспирантам и при исследовании сложных систем и технологий обработки больших данных.

Скачать Парамонов И.Ю., Смагин В.А., Косых Н.Е., Хомоненко А.Д. Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных










НЕ РАБОТАЕТ TURBOBIT.NET? ЕСТЬ РЕШЕНИЕ, ЖМИ СЮДА!





Автор: rivasss 26-10-2024, 08:46 | Напечатать | СООБЩИТЬ ОБ ОШИБКЕ ИЛИ НЕ РАБОЧЕЙ ССЫЛКЕ
 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь.





С этой публикацией часто скачивают:
    {related-news}

Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.


 MyMirKnig.ru  ©2019     При использовании материалов библиотеки обязательна обратная активная ссылка    Политика конфиденциальности