Главная Каталог
на главную » Каталог » Книги » Компьютерная литература » Общие вопросы, справочная литература » Общая информатика. Теория информатики

Каталог товаров:



вернуться

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Парамонов И.Ю., Смагин В.А., Косых Н.Е., Хомоненко А.Д.
Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Парамонов И.Ю., Смагин В.А., Косых Н.Е., Хомоненко А.Д.

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Парамонов И.Ю., Смагин В.А., Косых Н.Е., Хомоненко А.Д.

1434 руб
Заказать
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.
Из серии: Магистратура и специалитет

2020
© 2011 - 2024 - MagBooks.ru - Интернет Магазин книг, товаров для дома