Категория
Информатика
Тип
реферат
Страницы
66 стр.
Дата
23.08.2014
Формат файла
.html — Html-документ
Архив
1041380.zip — 37.23 kb
  • metod-analiza-glavnyx-komponentov-regressionnoj-modeli-izmerenij-sredstvami-nejronnyx-sete_1041380_1.html — 160.38 Kb
  • Readme_docus.me.txt — 125 Bytes
Оцените работу
Хорошо  или  Плохо


Текст работы

Дипломная работа

на тему

Методанализа главных компонентов регрессионной модели измерений средствами нейронныхсетей

 


Содержание

 

Список сокращений

Введение

1. Организация нейронныхсетей 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 нейроннойсети

1.5 Анализ главных компонентовалгоритмами самообучения нейронных сетей

1.5.1 Структура анализа главныхкомпонентов

1.5.2 Основные представления данных

1.5.3 Матричная формулировкаалгоритма самообучения

1.5.4 Анализ главных компонентов наоснове фильтра Хебба

1.5.5 Исследование сходимости прирешении главной компоненты сигнала

1.5.6 Оптимальность обобщенногоалгоритма Хебба

1.5.7 Алгоритм GHA в сжатом виде

2. Оценка параметроврегрессионных уравнений при аппроксимации дисперсионных распределений методом АГК

2.1 Организация наблюдений ирегрессионные методы оценки параметров

2.2.1 Оценивание по конечному числунаблюдений

2.1.2 Оценки по методу наименьшихквадратов

2.2 Нейронные сети и статистическиехарактеристики

2.3 Различие нейронных сетей истатистики

2.4 Нейронные сети и статистическиеэкспертные системы

2.5 Сети интервальных нейронов

2.6 Сети и свойства численныхструктур регрессионного анализа

2.6.1 Идея сингулярного разложения матрицыданных



Ваше мнение



CAPTCHA