Синтез и анализ непараметрических коллективов решающих правил

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение
1 Синтез и анализ непараметрических моделей коллективного типа в задачах восстановления стохастических зависимостей
1.1 Классификация статистических моделей коллективного типа
1.2 Восстановление многомерных стохастических зависимостей на основе непараметрических коллективов
1.3 Непараметрические коллективы решающих правил в задаче
распознавания образов
1.4 Дифференциация признаков анализируемой ситуации по
степени их влияния на формирование решения
1.5 Асимптотические свойства непараметрических моделей
коллективного типа
1.6 Сравнение аппроксимационных свойств непараметрических
моделейколлективного типа
1.7 Оптимизация непараметрических моделей коллективного типа
1.7.1 Выбор закона распределения опорных точек
1.7.2 Методика формирования системы опорных точек
1.7.3 Оценивание областей компетентности нспарамстричсских моделей коллективного типа
1.8 Свойства нспарамстрических моделей коллективного типа в условиях ограниченных выборок
1.8.1 Анализ непараметрических коллективов при
оценивании стохастических зависимостей
1.8.2 Анализ свойств непараметрических алгоритмов распознавания образов коллективного типа
Выводы
2 Непараметрические модели временных зависимостей, основанные на методе двойного коллективного оценивания
2.1 Традиционные непараметрические модели временных зависимостей коллективного типа и их свойства
2.2 Синтез и анализ не параметрических моделей временных зависимостей, основанных на методе двойного коллективного оценивания
2.3 Асимптотические свойства непараметрических коллективов временных зависимостей
2.4 Сравнение аппроксимационных свойств непараметрических коллективов в задаче восстановления временных зависимостей
2.5 Исследование свойств непараметрических моделей коллективного типа при коротких временных рядах
3 Коллективы гибридных моделей в задаче восстановления
стохастических зависимостей
3.1 Направления повышенной эффективности использования априорной информации
3.2 Традиционные гибридные модели
3.3 Модификации гибридных моделей
3.4 Синтез и анализ коллективов гибридных моделей
3.5 Оценка эффективности входящих в коллектив гибридных моделей
3.6 Сравнение аппроксимационных свойств коллектива гибридных моделей
3.7 Непараметрические модели стохастических зависимостей с учтом их частичного описания
4 Непараметрические модели последовательных процессов 3 принятия решений
4.1 Непараметрические модели статических систем с линейной 3 структурой
4.2 Непараметрические модели стохастических зависимостей, 3 основанные на методе группового учта аргументов
Выводы
5 Непараметрические модели анализа множеств случайных 9 величин
5.1 Регрессионная оценка плотности вероятности
5.2 Применение метода декомпозиции обучающей выборки в
задаче распознавания образов
5.3 Синтез и анализ непараметрической регрессии на основе
метода декомпозиции выборки
5.4 Анализ множеств случайных величин при восстановлении 8 стохастических зависимостей
5.5 Непараметрические алгоритмы классификации множеств
случайных величин
5.6 Свойства непараметрических моделей стохастических
зависимостей в условиях больших выборок
Выводы
6 Информационная система прогнозирования динамики
состояния преступности региона
6.1 Основные понятия и определение объекта исследования
6.2 Системный анализ преступности и ее причины
6.3 Задачи исследования состояния преступности региона
6.4 Анализ направлений научных исследований в задачах
профилактики и борьбы с преступностью
6.5 Структура информационной системы и описания процесса е 1 функционирования
6.6 Прогнозирование показателей преступности на примере 7 Красноярского края
Выводы
7 Программное обеспечение нспараметрических коллективов
решающих правил и его применение
7.1 Программное обеспечение непараметрических коллективов
решающих правил
7.1.1 Назначение комплекса программ и его
функциональные возможности
7.1.2 Структура комплекса программ
7.1.3 Описание вспомогательных блоков
7.1.4 Блок программ Непараметрические методы
восстановления стохастических зависимостей
7.1.5 Блок программ Непараметрические методы
распознавания образов
7.1.6 Описание работы блока программ Оценка вклада
аргументов
7.2 Статистические модели оценивания показателей
эффективности электротехнических изделий
7.2.1 Непараметрические модели оценивания показателей
эффективности электронасосных агрегатов
7.2.2 Статистический анализ влияния конструктивных
особенностей рабочих колс на эффективность электронасосных агрегатов
7.2.3 Разработка и исследование не параметрических
моделей малорасходных вентиляторов системы
охлаждения
7.3 Информационная система исследования закономерностей
влияния параметров энерготехнологических процессов предпосевной высокочастотной обработки семян
7.3.1 Гибридные модели электромагнитного поля
процессов ВЧ и СВЧ обработки семян пшеницы
7.3.2 Коллективы решающих правил в задаче исследования
процессов ВЧ и СВЧ обработки семян пшеницы
7.3.3 Статистическая модель динамики развития валерианы
лекарственной
7.3.4 Статистические модели оценивание показателей
эффективности технологии высокочастотной предпосевной обработки клубней картофеля
7.4 Восстановление взаимосвязи между показателями
гемодинамики сердечнососудистой системы организма человека в экологических условиях Севера.
Выводы
Заключение Список литературы
Введение
Актуальность