Математическое и программное обеспечение обработки многомерных данных нейронными сетями

ОГЛАВЛЕНИЕ
ВВЕДЕНИЕ
Глава 1. НЕЙРОН 1ЫЕЕ СЕТИ ДЛЯ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
1.1 История развития нейронных сетей.
1.2. Биологический нейрон.
1.3. Классификация искусственных нейронных сетей.
1.4. Применение искусственных нейронных сетей в задачах обработки информации.
ГЛАВА 2. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ И РАСПОЗНАВАНИЕ ИЗОБРАЖЕНИЙ
2.1. Общая характеристика задач распознавания образов.
2.2. Распознавание изображений.
2.3. Статистические и нейросетевые методы распознавания изображений.
2.4. Детерминированные и нейросетевые методы распознавания изображений.
Выводы по главе 2.
ГЛАВА 3. СТАТИСТИЧЕСКИЕ И НЕЙРОСЕТЕВЫЕ АЛГОРИТМЫ ОБНАРУЖЕНИЯ СИГНАЛОВ
3.1 Основные теоретические предпосылки для построения статистических алгоритмов обнаружения сигналов.
3.2 Оптимальные статистические и нейросетевые обнаружители.
3.3 Непараметрические и нейросетевые обнаружители сигналов.
Выводы по главе 3.
ГЛАВА 4. ДИАГНОСТИКА ИНФАРКТА МИОКАРДА НЕЙРОННОЙ СЕТЬЮ ХЕММИНГА
4.1. Медицинская диагностика и распознавание образов.
4.2. Задачи диагностики инфаркта миокарда.
4.3. Обработка электрокардиограмм искусственными нейронными сетями.
Выводы по главе 4.
ОСНОВНЫЕ ВЫВОДЫ ПО ДИССЕРТАЦИИ
БИБЛИОГ РАФИЧЕСКИЙ СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
Введение
Актуальность