Мягкие вычисления и измерения. Том 5

Глава 1. Интеллектуальная обработка данных
Введение
1.1. Методы интеллектуальной обработки данных
1.1.1 Задачи анализа данных
1.1.2. Представление моделей знаний
1.1.3. Алгоритмы анализа данных
1.2. Параллельная и распределенная обработка
данных
1.2.1. Параллельные алгоритмы анализа данных
1.2.2. Распределенный анализ Больших данных
1.2.3. Анализ Больших данных на облачной
платформе
1.2.4. Анализ данных в системах Интернета вещей
1.2.5. Анализ распределенных данных
1.3. Обработка данных в рамках концепции
"Туманных" вычислений
1.3.1. Формальное представление алгоритма
обработки данных
1.3.2. Модель параллельного выполнения
алгоритма анализа данных
1.3.3. Оптимизация циклов в зависимости от типа
распределения данных
1.3.4. Библиотека параллельных алгоритмов
анализа распределенных данных
1.3.5. Распараллеливания алгоритма Naive Bayes
для обработки распределенных данных
Список литературы
Глава 2. Технологическая платформа
регуляризирующего байесовского подхода и
байесовских интеллектуальных измерений и их
применение в научных, технических и социально-
экономических задачах цифровой экономики
Введение
2.1. Основные принципы БИИ и МИ
2.2. Обобщенное уравнение БИИ и МИ
2.3. Применение методологии и технологий БИИ и
МИ в задачах цифровой экономики
2.4. ИРМ для оценки технической безопасности
предприятия и управления качеством основных
производственных процессов на основе стандартов
серии ISO 9000
2.5. Методика и программный комплекс для
управления производством в условиях
неопределенности на основе РБП
2.6. Интеллектуальное рабочее место ИРМ-
энергетик для создания "умных" энергетических
сетей
2.7. Социально-экономические системы на основе
методологии и технологий РБП
Список литературы
Глава 3. Актуализация проблемы перехода к
цифровой экономике
3.1. Методология межстранового анализа
параметров цифровой экономики
3.2. Инновационная составляющая управления
переходом к цифровой экономике России и
регионов
Глава 4. Оценка готовности субъектов
центрального федерального округа к реализации
принципов и технологий цифровой экономики
Введение
4.1. Оценка показателей цифровизации для
субъектов ЦФО
4.2. Многомерное критериальное шкалирование
оценок показателей цифровизации
Заключение
Список литературы
Глава 5. Оценка инвестиционного потенциала
Тверской области
Введение
5.1. Основная часть
Заключение
Список литературы
Глава 6. Основы модулярных вычислений с
приложениями
Предисловие
6.1. Основы модулярных вычислений
6.1.1. Представление данных в системе
остаточных классов
6.1.1.1. Обобщенная позиционная система
счисления
6.1.1.2. Нспозиционная система счисления в
остаточных классах
6.1.2. Выполнение операций в СОК
6.1.2.1. Модульные операции
6.1.2.2. Немодульные операции
6.1.3. Корректирующие способности СОК
6.1.3.1. Условия обнаружения ошибок
6.1.3.2. Методы коррекции ошибок в СОК
6.1.4. Вычислительные структуры в СОК
Список литературы
6.2.2. Применение системы остаточных классов в
цифровой обработке сигналов и изображений
6.2.1. Проектирование цифровых фильтров с
вычислениями в системе остаточных классов
6.2.2. Реализация алгоритмов вейвлет-анализа на
базе системы остаточных классов
6.2.3. Методы цифровой фильтрации с
использованием вейвлетов конечного поля
6.2.4. Применение системы остаточных классов в
цифровой фильтрации изображений
6.2.5. Нейросетевая обработка изображений с
вычислениями в системе остаточных классов
Список литературы
6.3. Криптографические свойства структур,
основанных на системе остаточных классов
6.3.1. Схемы разделения секрета как инструмент
представления информации в распределенной
форме
6.3.2. Схемы разделения секрета с использованием
системы остаточных классов
6.3.2.1. Схема Асмута-Блума
6.3.2.2. Схема Миньотта
6.3.2.3. Схема Goldreich, Ron and Sudan
6.3.2.4. Общая схема, основанная на КТО
6.3.3. Асимптотические характеристики схем
разделения секрета
6.3.4. Компактные последовательности взаимно
простых чисел
6.3.5. Анализ стойкости схем разделения секрета
на основе системы остаточных классов
6.3.6. Вычислительно стойкая схема разделения
секрета, основанная на использовании системы
остаточных классов
6.3.7. Система контроля вычислений с
использованием гомоморфного шифрования в
системе остаточных классов
Список литературы
6.4. Вычисление и хранение в облаке с
использованием модулярной арифметики
6.4.1. Распределенные системы хранения больших
данных в облаках
6.4.2. Экономические аспекты хранения и
обработки больших данных в облаках
6.4.3. Математическая модель хранения данных в
облаке
6.4.4. Архитектура облачной системы
отказоустойчивого хранения данных на основе
системы остаточных классов
Список литературы
6.5. Методы повышения отказоустойчивости
вычислительных структур на основе системы
остаточных классов
6.5.1. Архитектура отказоустойчивого
модулярного нейрокомпьютера на основе проекций
модулярных чисел
6.5.1.1. Разработка обобщенного алгоритма
коррекции ошибок в модулярных
нейрокомпьютерах на основе параллельного
вычисления проекций модулярного числа
6.5.1.2. Основные вычисления при реализации
алгоритма коррекции ошибок
6.5.1.3. Обобщенная архитектура
отказоустойчивого модулярного нейрокомпьютера
на основе проекций модулярного числа
6.5.1.4. Экспериментальное исследование
математической модели основных элементов
отказоустойчивого блока модулярного
нейрокомпьютера
6.5.2. Метод коррекции ошибок в
отказоустойчивых модулярных нейрокомпьютерах
с использованием синдрома ошибки
6.5.2.1. Коррекция ошибок на основе синдромного
декодирования
6.5.2.2. Экспериментальные исследования
математических моделей основных элементов
отказоустойчивого блока модулярного
нейрокомпьютера
6.5.3. Альтернативный комбинированный метод
коррекции ошибок в отказоустойчивых
модулярных нейрокомпьютерах
6.5.3.1. Модификация Китайской теоремы об
остатках и ее применение для вычисления
немодульных операций в системе остаточных
классов
6.5.3.2. Новая модель архитектуры модулярного
нейрокомпьютера на основе КТО с дробными
числами и нейронной сети Хопфилда
6.5.3.3. Экспериментальное моделирование
отказоустойчивого модулярного нейрокомпьютера
6.5.4. Метод анализа корректирующих
способностей кода системы остаточных классов
6.5.4.1. Виды ошибок и корректирующие
способности СОК
6.5.4.2. Метод исследования распределения
ошибок в полном диапазоне СОК
6.5.5. Нейросетевая структура для обнаружения и
исправления ошибок
6.5.5.1. Метод ошибочных интервалов
6.5.5.2. Устройство для контроля и исправления
ошибок
Список литературы