Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных монография
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...
Сохранить в:
| Главный автор: | |
|---|---|
| Другие авторы: | , , |
| Формат: | Книга |
| Язык: | Russian |
| Опубликовано: |
Санкт-Петербург
Лань
2020
|
| Темы: | |
| Online-ссылка: | https://e.lanbook.com/book/126938 https://e.lanbook.com/img/cover/book/126938.jpg |
| Метки: |
Добавить метку
Нет меток, Требуется 1-ая метка записи!
|
| LEADER | 05199nam0a2200373 i 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 126938 | ||
| 003 | RuSpLAN | ||
| 005 | 20221220174034.0 | ||
| 008 | 221220s2020 ru gs 000 0 rus | ||
| 020 | |a 978-5-8114-4006-1 | ||
| 040 | |a RuSpLAN | ||
| 041 | 0 | |a rus | |
| 044 | |a ru | ||
| 080 | |a 004 | ||
| 084 | |a 32.81 |2 rubbk | ||
| 245 | 0 | 0 | |a Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных |b монография |c Парамонов И. Ю.,Смагин В. А.,Косых Н. Е.,Хомоненко А. Д. |
| 260 | |a Санкт-Петербург |b Лань |c 2020 | ||
| 300 | |a 236 с. | ||
| 504 | |a Библиогр.: доступна в карточке книги, на сайте ЭБС Лань | ||
| 520 | 8 | |a 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 ограни-чении, 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. | |
| 521 | 8 | |a Книга из коллекции Лань - Информатика | |
| 653 | 0 | |a сложные системы | |
| 653 | 0 | |a сетевые структуры | |
| 653 | 0 | |a hadoop | |
| 653 | 0 | |a обработка больших данных | |
| 653 | 0 | |a нейронная сеть | |
| 653 | 0 | |a neural network toolboox | |
| 100 | 1 | |a Парамонов И. Ю. | |
| 700 | 1 | |a Смагин В. А. | |
| 700 | 1 | |a Косых Н. Е. | |
| 700 | 1 | |a Хомоненко А. Д. | |
| 856 | 4 | |u https://e.lanbook.com/book/126938 | |
| 856 | 4 | 8 | |u https://e.lanbook.com/img/cover/book/126938.jpg |
| 953 | |a https://e.lanbook.com/img/cover/book/126938.jpg | ||