Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


- результаты поиска

Вид поиска

Область поиска
Формат представления найденных документов:
полныйинформационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=обучающие выборки<.>)
Общее количество найденных документов : 8
Показаны документы с 1 по 8
1.


    Козадаев, А. С. (аспирант).
    Методика определения качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов [Текст] / Козадаев А. С. // Аспирант и соискатель. - 2008. - N 2. - С. 175-180 : 4 рис. - Библиогр.: с. 180 (5 назв. ). - Библиотека Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса. - code, asps. - year, 2008. - no, 2. - ss, 175. - ad. - d, 2008, ####, 0. - RUMARS-asps08_no2_ss175_ad1 . - ISSN 1608-9014
УДК
ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
   Математическое обеспечение (Программирование)

Кл.слова (ненормированные):
сетевые модели -- нейронные сети -- нейросетевые модели -- нейрокомпьютерные технологии -- обучающие выборки -- прогнозирование временных рядов -- временные ряды -- искусственные нейронные сети
Аннотация: Цель работы - проверка необходимости предварительной оценки качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов и разработка методики определения качества обучающей выборки.


Найти похожие

2.


    Козадаев, А. С. (аспирант).
    Методика определения качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов [Текст] / Козадаев А. С. // Аспирант и соискатель. - 2008. - N 2. - С. 175-180 : 4 рис. - Библиогр.: с. 180 (5 назв. ). - Библиотека Южно-Российского государственного университета экономики и сервиса. - code, asps. - year, 2008. - no, 2. - ss, 175. - ad. - d, 2008, ####, 0. - RUMARS-asps08_no2_ss175_ad1 . - ISSN 1608-9014
УДК
ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
   Математическое обеспечение (Программирование)

Кл.слова (ненормированные):
сетевые модели -- нейронные сети -- нейросетевые модели -- нейрокомпьютерные технологии -- обучающие выборки -- прогнозирование временных рядов -- временные ряды -- искусственные нейронные сети
Аннотация: Цель работы - проверка необходимости предварительной оценки качества обучающей выборки для искусственных нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов и разработка методики определения качества обучающей выборки.


Найти похожие

3.


    Субботин, С. А. (кандидат технических наук).
    Выделение обучающих выборок для построения диагностических моделей на основе методов вычислительного интеллекта [Текст] / С. А. Субботин // Информационные технологии. - 2013. - № 12. - С. 36-40. - Библиогр.: с. 40 (13 назв.) . - ISSN 1684-6400
УДК
ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
   Распознавание и преобразование образов

Кл.слова (ненормированные):
вычислительный интеллект -- диагностические модели -- обучающие выборки -- прецеденты -- топологические свойства -- эксперименты
Аннотация: Решена задача автоматизации формирования обучающих выборок для построения диагностических моделей по прецедентам.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

4.


    Ахременко, Андрей Сергеевич (доктор политических наук; профессор).
    Динамика потенциалов международного влияния государств [Текст] : по материалам проекта "Политический атлас современности" / А. С. Ахременко, М. Г. Миронюк // Общественные науки и современность. - 2019. - № 1. - С. 39-59 : ил. - Библиогр. в конце ст. . - ISSN 0869-0499
УДК
ББК 66.4(0)
Рубрики: Политика. Политология
   Международные отношения и внешняя политика в целом, 1995 г.; 2005 г.; 2015 г.

Кл.слова (ненормированные):
индекс потенциала международного влияния -- клуб мировых лидеров -- международное влияние государств -- обучающие выборки -- факторный анализ
Аннотация: В статье приводятся результаты авторского расчёта индекса потенциала международного влияния для 194 стран мира за 20-летний период с опорой на три момента времени: 1995, 2005 и 2015 гг. Вычисление индекса основано на методологии, предложенной в рамках проекта "Политический атлас современности". Данные проанализированы посредством факторного анализа и логистической регрессии с использованием обучающих выборок.


Доп.точки доступа:
Миронюк, Михаил Григорьевич (кандидат политических наук; доцент)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

5.


    Игнатьев, Н. А. (доктор физико-математических наук; профессор).
    Компактность объектов классов и селекция обучающих выборок [Текст] = Compactness of Objects of Classes and Selection of Learning Samples / Н. А. Игнатьев // Информационные технологии. - 2019. - Т. 25, № 9. - С. 545-552. - Библиогр.: с. 552 (11 назв.) . - ISSN 1684-6400
УДК
ББК 22.18
Рубрики: Математика
   Исследование операций

Кл.слова (ненормированные):
информативные признаки -- обучающие выборки -- объекты-эталоны -- скользящий контроль -- шумовые объекты
Аннотация: Рассматривается вычисление оценок компактности обучающей выборки и минимальное покрытие ее объектами-эталонами.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

6.


    Крапивин, В. Ф.
    Новые методы, технологии и устройства для диагностики растительных покровов [Текст] / В. Ф. Крапивин, И. И. Потапов, В. Ю. Солдатов // Проблемы окружающей среды и природных ресурсов. - 2021. - Вып. 6. - С. 3-12 : рис., табл. - Библиогр.: с. 11-12 ( 9 назв.) . - ISSN 0235-5019
УДК
ББК 20.18
Рубрики: Экология
   Охрана природы

Кл.слова (ненормированные):
биометрические характеристики -- дистанционные измерения -- обучающие выборки -- продукционные характеристики -- растительность -- растительные покровы -- спектральные образы
Аннотация: Рассмотрены вопросы оценки характеристик растительных покровов по данным многоканальных дистанционных измерений. Предложен алгоритм идентификации спектральных образов растительных покровов, основанный на создании обучающей выборки. Приведены примеры спектральных образов различных земных покровов. Обсуждена структура архива биометрических и продукционных характеристик растительности.


Доп.точки доступа:
Потапов, И. И.; Солдатов, В. Ю.
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

7.


    Виноградов, Дмитрий Вячеславович (доктор физико-математических наук; ведущий научный сотрудник).
    Существование больших подрешеток, изоморфных булевой алгебре, в решетке кандидатов [Текст] / Д. В. Виноградов // Научно-техническая информация. Сер. 2, Информационные процессы и системы. - 2023. - № 4. - С. 26-28 : 2 табл. - Библиогр.: с. 28 (5 назв. ) . - ISSN 0548-0027
УДК
ББК 32.813 + 22.171 + 22.14
Рубрики: Радиоэлектроника
   Искусственный интеллект. Экспертные системы

   Математика

   Теория вероятностей

   Алгебра

Кл.слова (ненормированные):
ДСМ-метод -- автоматическое порождение гипотез -- булева алгебра -- гипотезы -- интеллектуальные системы -- метод ДСМ -- обучающие выборки -- решетки кандидатов -- теоремы
Аннотация: Доказывается, что для случайной плотной обучающей выборки, порождаемой последовательностью Бернулли, вероятность того, что в решетке кандидатов возникнет большая подрешетка, изоморфная булевой алгебре, будет стремиться к единице при увеличении размера выборки.

Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

8.


    Виноградов, Дмитрий Вячеславович (доктор физико-математических наук; ведущий научный сотрудник).
    Вероятностный подход к "доброму старомодному" искусственному интеллекту [Текст] / Д. В. Виноградов, Л. А. Якимова // Научно-техническая информация. Сер. 2, Информационные процессы и системы. - 2024. - № 3. - С. 21-26. - Библиогр.: с. 25-26 (11 назв. ). - Примеч. в сносках . - ISSN 0548-0027
УДК
ББК 32.813 + 22.171
Рубрики: Радиоэлектроника
   Искусственный интеллект. Экспертные системы

   Математика

   Теория вероятностей

Кл.слова (ненормированные):
ВКФ-метод -- Монте-Карло метод -- вероятностно-комбинаторный метод -- извлечение знаний -- метод ВКФ -- метод Монте-Карло -- методы обучения -- обучающие выборки -- обучение с подкреплением -- правила -- формальный метод -- фрагменты
Аннотация: Предлагается применение вероятностного механизма извлечения знаний для возобновления использования "доброго старомодного" искусственного интеллекта. В качестве модельной задачи рассматривается автоматическое порождение правил игры в "Крестики-нолики". Описываются способы представления состояний игры, действий игроков, оценка действий с помощью метода Монте-Карло, формирование правил и получение стратегии поведения. Излагается вероятностно-комбинаторный формальный метод обучения (ВКФ-метод) и его применение для порождения правил. Обсуждается связь описанного подхода и парадигмы обучения с подкреплением.


Доп.точки доступа:
Якимова, Людмила Анатольевна (аспирант); Саймон, Г. (американский экономист; лауреат Нобелевской премии по экономике); Ньюэлл, А. (американский ученый в области когнитивной психологии и искусственного интеллекта)
Нет сведений об экземплярах (Источник в БД не найден)

Найти похожие

 
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)