Версия для слабовидящих: Вкл Выкл Изображения: Вкл Выкл Размер шрифта: A A A Цветовая схема: A A A A
Главная ИРБИС64+ Упрощенный режим Описание
Авторизация
Логин
Пароль
 

Базы данных


ЭБС IPRBooks- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=регуляризация<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 16517
Автор(ы) : Дьердь Г., Дьердь Г., Фок В. А., Гордон У, Албуи А., Милнор Дж.
Заглавие : Задача Кеплера. Столкновения. Регуляризация
Выходные данные : Москва, Ижевск: Регулярная и хаотическая динамика, Ижевский институт компьютерных исследований, 2013
Колич.характеристики :452 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 5-93972-536-8: Б.ц.
УДК : 531
ББК : 22.3
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): динамическая система--задача кеплера--небесная механика--регуляризация--столкновения
Аннотация: Сборник содержит современные работы по небесной механике, посвященные исследованию столкновений, интегральных многообразий, редукции и регуляризации в задаче N тел. Особое внимание уделено задаче двух тел. Многие работы написаны специально для сборника. Книга будет полезна специалистам по динамическим системам, аспирантам, научным работникам.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

2.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 72048
Автор(ы) : Воскобойников Ю. Е., Мицель А. А.
Заглавие : Современные проблемы прикладной математики. Часть 2. Практикум: Учебное пособие. Современные проблемы прикладной математики. Часть 2. Практикум
Выходные данные : : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники Б.м., 2016
Колич.характеристики :52 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-985-08-1961-1: Б.ц.
УДК : 519.2
ББК : 22.172
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): прикладная математика--система уравнений--svd-алгоритм--построение псевдорешения--регуляризирующий алгоритм--локальная регуляризация--дескриптивный алгоритм--параметрическая идентификация--идентификация модели
Аннотация: В учебном пособии в первой части приводится системное изложение одного из разделов прикладной математики, связанного с устойчивыми методами и алгоритмами решения систем линейных алгебраических уравнений, возникающих при параметрической идентификации моделей. Основное внимание уделяется построению решений с минимальной ошибкой или с требуемыми точностными характеристиками, а также учету имеющейся априорной информации об искомом решении. Во второй части приводится описание практических занятий по созданию алгоритмов построения нормального псевдорешения и регуляризированных решений систем линейных алгебраических уравнений. Учебное пособие предназначено для магистрантов направления «Прикладная математика и информатика». Результаты будут полезны также широкому кругу студентов, магистрантов, аспирантов, исследователей, занимающихся решением задач параметрической идентификации и обработки экспериментальных данных.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

3.

Вид документа : Однотомное издание
Шифр издания : 94471
Автор(ы) : Горбатков С. А., Фархиева С. А., Белолипцев И. И.
Заглавие : Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций : Монография
Выходные данные : Москва: Прометей, 2018
Колич.характеристики :372 с
Примечания : Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
ISBN, Цена 978-5-907003-09-5: Б.ц.
УДК : 65.0
ББК : 65.290
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): байесовская регуляризация--банкротство корпорации--диагностика банкротства--метод моделирования--нeйpосeтeвая модель--нейросетевой метод--нечеткий метод--принцип вальда--прогнозирование банкротства--реструктуризация долга
Аннотация: Монография посвящена общим принципам совершенствования нейросетевых методов моделирования диагностики и прогнозирования вероятности риска банкротств корпораций применительно к сложным условиям моделирования: неполноты, неточности и неопределённости в данных. Впервые рассмотрены вопросы байесовской регуляризации нейросетевых моделей в условиях отсутствия априорных сведений о виде закона распределения шумов в данных, оценки адекватности нейросетевых моделей на основе последовательного принципа Вальда, оптимального выбора системы показателей для спецификации нейросетевой модели, сокращения размерности факторного пространства, предобработки данных, агрегирования комплексных количественных и качественных показателей для их введения в нейросетевую модель с помощью нечетких методов. Разработан на основе системных методов кибернетики концептуальный базис нейросетевого моделирования, на основе которого предложено 6 оригинальных методов построения нейросетевых моделей банкротств и мониторинга финансового состояния корпораций в задачах обеспечения их экономической безопасности. Центральным методом из них является нейросетевой логистический динамический метод с непрерывным временем, позволяющий получать прогноз для любого момента времени в пределах действия кредитного договора. Теоретические положения подробно иллюстрируются на ряде прикладных задач. Материал книги на 90% оригинален и обобщает опыт многолетних исследований авторов по указанной проблематике. Монография предназначена для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга специальностей информационного и экономического профиля вузов, а также научных работников, проявляющих интерес к проблемам нейросетевого моделирования в сфере экономики в условиях высокой неопределенности.
(для доступа требуется авторизация)

Найти похожие

 
Статистика
за 30.06.2024
Число запросов 0
Число посетителей 0
Число заказов 0
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)