Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных

1 015 500 UZS
Предзаказ
Archos LLC
Цена в баллах: 82 балла
Кешбэк: 1 балл
+

Мин. объем заказа 1.

Archos LLC
Kitobmania-2007 yilda tashkil etilgan va kitoblarni sotadigan elektron do'kon. Bizning...
Варианты оплаты
  • — Наличные
  • — Через онлайн-рассрочку
  • — Через платежные карты Uzcard, Humo
  • —  Через платежные системы Click, Payme


Наши преимущества
  • Гарантия 
  • Оповещение о статусах Вашего заказа 
  • Тысячи предложений от Поставщиков 
  • Различные способы оплаты
  • Цены "из первых рук"
Стоимость и сроки доставки:

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 ограничении, 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.

Обложка
  • Твердый переплет
Язык книги
  • Русский
TURBOMARKET
Страна
Узбекистан

Отзывы не найдены

Возможно, вас это заинтересует