Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных

Хомоненко Анатолий Дмитриевич, Смагин Владимир Александрович, Косых Никита Евгеньевич

Код товара: 3883772
(0 оценок)Оценить
ОтзывНаписать отзыв
ВопросЗадать вопрос
1 / 3
1 739
2 483
Доставим в
г. Москва
Планируемая дата
27 апреля (Сб)
Курьером
Л-Пост
бесплатно от 3 500 ₽
В пункт выдачи
от 77 ₽
бесплатно от 2 000 ₽
Точная стоимость доставки рассчитывается при оформлении заказа
Издательство:
Год издания:
2020 г.
Может быть отгружен товар указанного или более позднего года

Описание

Характеристики

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.
издание
1
количество томов
1
количество страниц
236 стр.
переплет
Твёрдый переплёт
размеры
242x172x15 мм
страна изготовления
Россия
тип бумаги
офсетная (60-220 г/м2)
формат
70x100/16 (170x240 мм)
ISBN
978-5-8114-4006-1
стандарт
возрастная категория
18+ (нет данных)
вес
код в Майшоп
3883772
язык
русский

Содержание

ВВЕДЕНИЕ
СПИСОК СОКРАЩЕНИЙ
ГЛАВА 1. КЛАССИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ И МОДЕЛИ
ГЛАВА 2. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ СЕТЕВЫХ СТРУКТУР
ГЛАВА 3. МЕТОДЫ И МОДЕЛИ С НЕЧЁТКИМИ
ПАРАМЕТРАМИ
ГЛАВА 4. ОБРАБОТКА БОЛЬШИХ ДАННЫХ
ГЛАВА 5. ИСКУССТВЕННЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ
ГЛАВА 6. ПЛАТФОРМА APACHE HADOOP
ГЛАВА 7. НЕЙРОСЕТЬ ДЛЯ РАСПОЗНАВАНИЯ
ИЗОБРАЖЕНИЙ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ источников

Отзывы

Вопросы

Поделитесь своим мнением об этом товаре с другими покупателями — будьте первыми!

Дарим бонусы за отзывы!

За какие отзывы можно получить бонусы?
  • За уникальные, информативные отзывы, прошедшие модерацию
Как получить больше бонусов за отзыв?
  • Публикуйте фото или видео к отзыву
  • Пишите отзывы на товары с меткой "Бонусы за отзыв"
Правила начисления бонусов
Задайте вопрос, чтобы узнать больше о товаре
Если вы обнаружили ошибку в описании товара «Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных» (авторы: Хомоненко Анатолий Дмитриевич, Смагин Владимир Александрович, Косых Никита Евгеньевич), то выделите её мышкой и нажмите Ctrl+Enter. Спасибо, что помогаете нам стать лучше!
Ваш населённый пункт:
г. Москва
Выбор населённого пункта