1. Libros
  2. Manuales y libros de texto
  3. Libros de texto para universidades
  4. Metody i modeli issledovanija slozhnykh sistem i obrabotki bolshikh dannykh

Metody i modeli issledovanija slozhnykh sistem i obrabotki bolshikh dannykh

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
Metody i modeli issledovanija slozhnykh sistem i obrabotki bolshikh dannykh
Idioma
Año de publicación
Formato
Páginas
236
ISBN
978-5-8114-4006-1
Precio:
47.00 € 42.73 € sin IVA
 
Envío: 2-4 semanas desde el momento de la orden
Añadir al carrito Agregar a los favoritos
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 ограни-чении, 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.
Sozdanie, nakoplenie, obrabotka i ispolzovanie informatsii v mire sostavljajut moschnuju informatsionnuju sredu. Ona zanimaet veduschee znachenie v razlichnykh oblastjakh chelovecheskoj dejatelnosti. Monografija predstavljaet nachalnyj shag vydelenija chastnykh svojstv ukazannogo slozhnogo protsessa, ikh chislennogo izuchenija s pomoschju predlozhennykh metodov i modelej inzhenernogo kharaktera. Na nash vzgljad, imenno takie metody i modeli sostavljajut osnovu obrabotki bolshikh dannykh v sfere reshenija nauchno-issledovatelskikh zadach. Rassmatrivajutsja i usovershenstvujutsja klassicheskie metody i modeli issledovanija slozhnykh sistem, osnovnye zakony (Metkalfa, Amdala, Gustavsona - Barsisa, Grosha) vzaimodejstvija setevykh struktur, modeli i metody otsenivanija ikh effektivnosti i kachestva, a takzhe modeli i metody issledovanija slozhnykh sistem s nechetkimi parametrami. Rassmatrivajutsja sovremennye instrumentalnye sredstva i tekhnologii intellektualnoj obrabotki bolshikh dannykh. Predstavleny originalnye rezultaty, kasajuschiesja reshenija zadach: informatsionnogo vzaimodejstvija, kontrolja sostojanija, otsenivanija nadezhnosti i predskazanija sobytij dlja slozhnykh sistem; otsenivanija effektivnosti, kachestva i proizvoditelnosti setevykh struktur, a takzhe otsenivanija i obespechenija ikh nadezhnosti; rascheta funktsij prinadlezhnosti s nechjotkim argumentom i koeffitsientom, reshenija nechjotkikh nelinejnykh uravnenij, poiska uslovnogo ekstremuma pri nechjotkom ograni-chenii, reshenija differentsialnykh uravnenij s nechjotkimi koeffitsientami. Dan variant obrabotki bolshikh dannykh na osnove sovmestnogo ispolzovanija instrumentalnoj sistemy Hadoop pod upravleniem Windows i svertochnoj nejronnoj seti pri reshenii zadachi raspoznavanija rukopisnykh tsifr. Obuchenie nejronnoj seti provoditsja na osnove nabora dannykh MNIST obraztsov napisanija rukopisnykh tsifr. Postroenie svertochnoj nejronnoj seti proizvoditsja s pomoschju sistemy Neural Network Toolboox. Rekomenduetsja prepodavateljam i nauchnym sotrudnikam, a takzhe magistrantam i aspirantam i pri issledovanii slozhnykh sistem i tekhnologij obrabotki bolshikh dannykh.
EAN
9785811440061
Clasificación de la biblioteca BIC:
YQ
Productos similares
  • Kuvshinskaja Ju. M.
    Año de publicación: 2023
    Tapa dura
    33.00 €
    30.00 € sin IVA
  • Zarechneva Tatjana Jurevna
    Año de publicación: 2020
    Encuadernación en rústica
    17.00 €
    15.45 € sin IVA
  • Voevodina Ekaterina Vladimirovna
    Año de publicación: 2020
    Encuadernación en rústica
    12.00 €
    10.91 € sin IVA
  • Vabischevich P. N.
    Año de publicación: 2020
    Tapa dura
    32.00 €
    29.09 € sin IVA
  • N. A. Troitskaja
    Año de publicación: 2020
    Tapa dura
    28.00 €
    25.45 € sin IVA
  • I. A. Kumskova
    Año de publicación: 2020
    Encuadernación en rústica
    36.00 €
    32.73 € sin IVA
  • Ju. V. Vasilkov
    Año de publicación: 2020
    Tapa dura
    61.00 €
    55.45 € sin IVA
  • N. K. Polujanovich
    Año de publicación: 2020
    Tapa dura
    17.00 €
    15.45 € sin IVA
  • Rostomashvili L.M.
    Año de publicación: 2020
    Encuadernación en rústica
    17.00 €
    15.45 € sin IVA
  • Shirjaev V.I.
    Año de publicación: 2020
    Tapa dura
    27.00 €
    24.55 € sin IVA