Непараметрические системы обработки неоднородной информации

Description

ЛАПКО A.B., ЛАПКО В.А. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ ОБРАБОТКИ НЕОДНОРОДНОЙ ИНФОРМАЦИИ ПРЕДИСЛОВИЕ Глава 1. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ В УСЛОВИЯХ ПРОПУСКА ДАННЫХ 1.1. Имитационный метод заполнения пропусков данных 1.2. Оценивание плотности вероятности в условиях пропусков данных 1.3. Непараметрическая регрессия, основанная на имитационном методе заполнения пропуска данных 1.4. Непараметрические алгоритмы распознавания образов в условиях пропуска данных 1.5. Обход проблемы пропуска данных в задачах восстановления стохастических зависимостей и распознавания образов Глава 2. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ РЕШАЮЩИЕ ПРАВИЛА В УСЛОВИЯХ МАЛЫХ ВЫБОРОК 2.1. Непараметрические оценки плотности вероятности в условиях малых выборок 2.2. Непараметрические методы распознавания образов в условиях малых выборок 2.3. Непараметрические алгоритмы автоматической классификации в условиях малых выборок 2.4. Непараметрические модели стохастических зависимостей, основанные на методе группового учета аргументов 2.5. Оптимизация непараметрических решающих правил в условиях малых выборок Глава 3. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ СИСТЕМЫ РАСПОЗНАВАНИЯ ОБРАЗОВ ПРИ РАЗНОТИПНЫХ ДАННЫХ 3.1. Синтез и анализ многоуровневых непараметрических систем распознавания образов в пространстве разнотипных переменных 3.2. Модификация непараметрических алгоритмов классификации с учетом взаимосвязи между признаками 3.3. Непараметрические алгоритмы распознавания образов в пространстве дискретных признаков 3.4. Непараметрические алгоритмы классификации лингвистических переменных Глава 4. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ АНАЛИЗА МНОЖЕСТВ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН 4.1. Регрессионная оценка плотности вероятности 4.2. Непараметрические алгоритмы распознавания образов, основанные на регрессионной оценке плотности вероятности 4.3. Синтез и анализ непараметрической регрессии на основе метода декомпозиции выборки 4.4. Анализ множеств случайных величин при восстановлении стохастических зависимостей 4.5. Непараметрические алгоритмы классификации множеств случайных величин 4.6. Гибридные алгоритмы классификации множеств случайных величин 4.7. "Быстрый" непараметрический алгоритм классификации множеств случайных величин Глава 5. НЕПАРАМЕТРИЧЕСКИЕ КОЛЛЕКТИВЫ РЕШАЮЩИХ ПРАВИЛ 5.1. Анализ методов коллективного оценивания 5.2. Линейные непараметрические коллективы решающих правил в задачах распознавания образов и восстановления стохастических зависимостей 5.3. Нелинейные непараметрические коллективы решающих правил в задачах распознавания образов 5.4. Нелинейные непараметрические коллективы решающих правил в задачах восстановления стохастических зависимостей 5.5. Непараметрические модели стохастических зависимостей с учетомих частичного описания 5.6. Гибридные алгоритмы распознавания образов 5.7. Непараметрические модели статических систем с линейной и каскадной структурой Глава 6. СТАТИСТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ ПРОСТРАНСТВЕННО РАСПРЕДЕЛЕННЫХ ВРЕМЕННЫХ СИСТЕМ 6.1. Синтез непараметрических моделей пространственно распределенных временных систем 6.2. Непараметрические модели временных процессов коллективного типа 6.3. Синтез и анализ непараметрических моделей временных зависимостей, основанных на методе двойного коллективного оценивания БИБЛИОГРАФИЧЕСКИЙ СПИСОК