Lugege ainult LitRes'is

Raamatut ei saa failina alla laadida, kuid seda saab lugeda meie rakenduses või veebis.

Основной контент книги Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
Tekst PDF

Maht 237 lehekülgi

2024 aasta

0+

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных

Монография. 2-е издание, стереотипное
Lugege ainult LitRes'is

Raamatut ei saa failina alla laadida, kuid seda saab lugeda meie rakenduses või veebis.

€10,93

Raamatust

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 ограничении, 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.

Logi sisse, et hinnata raamatut ja jätta arvustus
Raamat Ивана Парамонова, Владимира Смагина jt «Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных» — loe veebis. Jäta kommentaare ja arvustusi, hääleta lemmikute poolt.
Vanusepiirang:
0+
Ilmumiskuupäev Litres'is:
11 august 2021
Kirjutamise kuupäev:
2024
Objętość:
237 lk
ISBN:
978-5-507-50398-8
Üldsuurus:
3.9 МБ
Lehekülgede koguarv:
237
Audio
Keskmine hinnang 4,9, põhineb 84 hinnangul
Tekst
Keskmine hinnang 4,9, põhineb 336 hinnangul
Audio
Keskmine hinnang 4,5, põhineb 240 hinnangul
Tekst, helivorming on saadaval
Keskmine hinnang 4,7, põhineb 539 hinnangul
Tekst
Keskmine hinnang 4,3, põhineb 288 hinnangul
Tekst, helivorming on saadaval
Keskmine hinnang 4,9, põhineb 1932 hinnangul
Tekst, helivorming on saadaval
Keskmine hinnang 4,7, põhineb 401 hinnangul