Математические модели для анализа многомерных данных в задачах экологического мониторинга

ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА I. РАЗРАБОТКА МАТЕМАТИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ ПРОЦЕССОВ ПОЛУЧЕНИЯ И ОБРАБОТКИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ
МОНИТОРИНГА МОРСКОЙ ПОВЕРХНОСТИ
Введение.
1.1. Базовые модели для построения пассивных систем дистанционного зондирования земной поверхности
1.2. Модели пассивного мониторинга оптического состояния поверхностных вод морей
1.3. Обобщенная модель искажений данных пассивного оптического мониторинга
1.4. Модели искажений и шумов многомерных данных оптического мониторинга, обусловленных морскими и атмосферными факторами
1.5. Дискретизация моделей многомерных данных экологического мониторинга
1.6. Модель локальной аддитивной помехи в многомерных данных экологического мониторинга.
1.7. Основные процедуры анализа многомерных данных экологического
мониторинга
Выводы по главе
ГЛАВА II. РАЗРАБОТКА МЕТОДОВ ГРАНУЛИРОВАНИЯ
МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Введение.
2.1. Интеллектуальный подход к анализу многомерных данных
2.2. Проблема учета неопределенности при анализе многомерных данных. .
2.3. Гранулированные модели многомерных данных.
2.4. Методы агрегирования данных в теории информационной грануляции.
2.5. Энтропийные характеристики двумерной гранулированной информации.
2.6. Метод гранулирования многомерных данных с контролируемым
ростом энтропии
Выводы по главе
ГЛАВА III. РАЗРАБОТКА АРХИТЕКТУРЫ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ ДЛЯ
АНАЛИЗА ГРАНУЛИРОВАННБ1Х МНОГОМЕРНЫХ ДАННБ1Х.
Введение.
3.1. Нейросетевые модели интеллектуальной обработки и анализа данных.
3.2. Методы анализа многомерных данных с помощью нейронных сетей.
3.3. Выбор функционального базиса для построений нейросетевых моделей гранулирования многомерных данных
3.4. Архитектура РБФсстей на основе Я моделей
3.5. Проектирование гранулирующего слоя РБФсетей на основе Ямоделей
3.6. Проектирование рабочего слоя РБФсетей на основе Я моделей
Выводы по главе.
ГЛАВА IV. РАЗРАБОТКА И ИССЛЕДОВАНИЕ РЕАЛИЗАЦИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ ОБРАБОТКИ МНОГОМЕРНЫХ ДАННЫХ
ЭКОЛОГИЧЕСКОГО МОНИТОРИНГА
Введение
4.1. Выбор средств реализации гибридных нейросетевых систем обработки и анализа многомерных данных
4.2. Исследование качества работы разработанного программного комплекса при решении задачи классификации зашумленных и искаженных данных.
4.3. Применение разработанного программного комплекса в задачах анализа данных мониторинга морской поверхности
4.4. Сравнительный анализ разработанного программного комплекса и
известных средств анализа изображений.
Выводы по главе.
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ