ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение.
Глава 1 Обзор методов таксономии.
1.1 Основные понятия. Базовые эмпирические гипотезы.
1.2 Меры близости и сходства
1.3 Основные типы процедур кластерного анализа
1.3.1 Методы кластеризации полным перебором.
1.3.2 Кластеризация методами математического программирования
1.3.3 Кластеризация на основе матрицы сходств.
1.3.4 Неиерархические кластерпроцедуры.
1.4 Обзор литературы
1.5 Постановка и систематизация задач исследования
1.6 Выводы
Глава 2 Постановка и методы решения задач оптимальной таксономии
2.1 Условные обозначения, определения и допущения
2.2 Содержательные и формальные постановки задач
2.3 Выбор математических моделей
2.3.1 Метод Дельфи
2.3.2 Применение таксономии для выбора математической модели
2.4 Алгоритмы поиска оптимальной таксономии объектов
2.5 Выводы
Глава 3 Решение прикладных задач оптимальной таксономии применительно к различным предметным областям.
3.1 Использование таксономии для поиска эффективных режимов функционирования технологических линий
3.1.1 Допущения и принципы
3.1.2 Процедура генерации рекомендаций по реализации технологических режимов.
3.1.2.1 Этапы решения задачи.
3.1.2.2 Алгоритм выделения рекомендуемых и нерекомендуемых режимов.
3.1.2.3 Анализ взаимного расположения первых двух таксонов.
3.1.2.4 Определение основных характеристик выделенных режимов
3.2 Использование таксономии для автоматизированного контроля уровня толерантности и напряженности в регионах Северного Кавказа
3.2.1 Определения, обозначения
3.2.2 Математическая модель поиска напряженности и толерантности .
3.3 Использование таксономии при прогнозировании персональной успеваемости студентов.
3.3.1 Допущения и принципы
3.3.2 Описание этапов решения задачи
3.4 Выводы
Глава 4 Постановка и результаты экспериментальной проверки
программных комплексов.
4.1 Поиск оптимальных стратегий изготовления МКПО.
4.2 Анализ уровня толерантности и напряженности народов Северного Кавказа.
4.3 Прогнозирование персональной успеваемости студентов.
Заключение
Литература
- Київ+380960830922