Δωρεές 15 Σεπτεμβρίου 2024 – 1 Οκτωβρίου 2024 Σχετικά με συγκέντρωση χρημάτων

Распознавание. Математические методы. Программная система....

Main
Computers - Cybernetics
Распознавание. Математические методы....

Распознавание. Математические методы. Программная система. Практические применения

Журавлев Ю.И., Рязанов В.В., Сенько О.В.

0 / 0

Πόσο σας άρεσε αυτό το βιβλίο;

Ποια είναι η ποιότητα του ληφθέντος αρχείου;

Κατεβάστε το βιβλίο για να αξιολογήσετε την ποιότητά του

Ποια είναι η ποιότητα των ληφθέντων αρχείων;

В настоящей монографии представлено современное состояние в области практических методов распознавания, классификации и анализа данных, и приведено краткое описание программной системы , включающей основные подходы.

Κατηγορίες:

Computers - Cybernetics

Έτος:

2005

Γλώσσα:

russian

Σελίδες:

159

Αρχείο:

DOC, 5.18 MB

IPFS:

,

russian, 2005

Κατεβάστε (doc, 5.18 MB)

Η μετατροπή σε βρίσκεται σε εξέλιξη

Η μετατροπή σε απέτυχε

Ίσως σας ενδιαφέρει

Ковалева, И. Л.Мархель, Т. А.Федосова, Л. В. — Распознавание объектов с использованием эталонов

Горелик А.Л., Гуревич И.Б., Скрипкин В.А. — Современное состояние проблемы распознавания

Верхаген К., и др.(Verhagen) — Распознавание образов: состояние и перспективы

Гладилин П.Е., Боченина К.О. — Технологии машинного обучения.

Журавлёв Ю. — Алгоритмы вычисления оценок и их применение

Гладилин П. Е., Боченина К. О. — Технологии машинного обучения: Учебно-методическое пособие

Сорокин А. Б., Железняк Л. М. — Технологии обучения: кластеризация и классификация: Практикум

Верхаген К. и др. — Распознавание образов: состояние и перспективы

— Сборник. Распознавание. Классификация. Прогноз

Растригин Л.А., Эренштейн Р.Х — Метод коллективного распознавания

Чабан Людмила Николаевна — Теория и алгоритмы распознавания образов. Учебное пособие

Лиховидов В.Н. — Практический курс распознавания образов

Чабан Л.Н. — Теория и алгоритмы распознавания образов. Учебное пособие

Воронцов К.В. — Математические методы обучения по прецедентам

Воронцов К.В. — Теория надежности обучения по прецедентам

Потапов А.С., Щербаков О.В., Жданов И.Н. — Технологии искусственного интеллекта: Учебно-методическое пособие по лабораторному практикуму

Воронцов К.В., Инякин А.С., Лисица А.В. — Система эмпирического измерения качества алгоритмов классификации

Симанков В.С., Луценко Е.В. — Адаптивное управление сложными системами на основе теории распознавания образов. Монография (научное издание)

Бочкарёва Л.В., Кирейцев М.В. — Методы и алгоритмы принятия решений Учебно-методическое пособие

Игнатьев Н.А. — Интеллектуальный анализ данных на базе непараметрических методов классификации и разделения выборок объектов поверхностями

Волошин Г.Я. — Методы распознавания образов

Верхаген К., Дёйн Р. и др. — Распознавание образов состояние и перспективы

Богатырев Л.Л. — Диагностика аварийных состояний электроэнергетических систем

Воронцов К.В. — Лекции по алгоритмам кластеризации и многомерного шкалирования

Журавлев Ю.И., Камилов М.М., Туляганов Ш.Е. — Алгоритмы вычисления оценок и их применение

Воронцов К.В. — Теория надёжности обучения по прецедентам

Воронцов К.В. — Математические методы обучения по прецедентам (теория обучения машин)

Колесникова С. И. — Научный семинар «Распознавание образов»

Ковалева, И. Л. — Распознавание объектов с использованием эталонов

Степанова, М. Д. — Математические методы диагностики в медицинских интеллектуальных системах: учебно-метод. пособие по курсу "Приклад. интеллект. системы и системы принятия решений" для студентов специальности Т 10.04.00 "Искусств. интеллект"

Бочкарёва, Л. В. — Методы и алгоритмы принятия решений : учебно-метод. пособие для студентов специальности «Програм. обеспечение информ. технологий» всех форм обучения

Ту Дж., Гонсалес Р. — Принципы распознавания образов

Воронцов К.В. — Лекции по алгоритмическим композициям

Гиршов Е. — Алгоритмы кластеризации

Лбов Г.С. — Методы обработки разнотипных экспериментальных данных

Φράσεις κλειδιά

распознавания

объектов

признаков

алгоритмов

обучения

классификации

алгоритмы

распознавание

алгоритма

значения

обучающей

алгоритм

значений

качестве

признака

кластеризации

кластеров

множества

множество

различных

являются

прогноза

точность

описаний

наиболее

результаты