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
Электронный каталог
Картотека журнальных статей
Систематический имидж-каталог
Авторефераты диссертаций
Учебники и учебно-методические пособия СПХФУ
ЭБС IPRBooks
ЭБС Консультант студента
ЭБС Юрайт
Диссертации, защищенные в СПХФУ
Журнальный фонд СПХФУ
Библиотечный фонд техникума
ВКР
Область поиска
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=регуляризация<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.
IPRBooks-16517
16517

    Дьердь, Г.
    Задача Кеплера. Столкновения. Регуляризация [Электронный ресурс] / Дьердь Г. - Москва, Ижевск : Регулярная и хаотическая динамика, Ижевский институт компьютерных исследований, 2013. - 452 с. - ISBN 5-93972-536-8 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:
УДК
531
ББК 22.3

Кл.слова (ненормированные):
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)


Доп.точки доступа:
Фок, В. А.; Гордон, У; Албуи, А.; Милнор, Дж.
Свободных экз. нет
Найти похожие
2.
IPRBooks-72048
72048

    Современные проблемы прикладной математики. Часть 2. Практикум [Электронный ресурс] : учебное пособие. - [Б. м.] : Томский государственный университет систем управления и радиоэлектроники, 2016 - .Современные проблемы прикладной математики. Часть 2. Практикум / Воскобойников Ю. Е. - 2016. - 52 с. - ISBN 978-985-08-1961-1 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:
УДК
519.2
ББК 22.172

Кл.слова (ненормированные):
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)


Доп.точки доступа:
Мицель, А. А.
Свободных экз. нет
Найти похожие
3.
IPRBooks-94471
94471

    Горбатков, С. А.
    Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций [Электронный ресурс] : монография / Горбатков С. А. - Москва : Прометей, 2018. - 372 с. - ISBN 978-5-907003-09-5 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии ЭБС IPRbooks.
Режим доcтупа:
УДК
65.0
ББК 65.290

Кл.слова (ненормированные):
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)


Доп.точки доступа:
Фархиева, С. А.; Белолипцев, И. И.; Горбаткова, С. А. \ред.\
Свободных экз. нет
Найти похожие
 
Стандартный
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
По словарю
ГРНТИ-навигатор
УДК-навигатор
ББК-навигатор
Тематический навигатор
Статистика обращений
Статистика
за 28.06.2024
Число запросов 0
Число посетителей 0
Число заказов 0
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)