Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография

Нет оценок

Нет отзывов

Аннотация

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.
СерияУчебники для вузов. Специальная литература
Издательство
ПереплетТвёрдый переплёт
Страниц236
Год, тираж2019, 100 экз.

Только в розничных магазинах

В наличии в 1 магазине, 2 299 ₽

Добавьте этот товар в избранное, чтобы узнать, когда он снова появится в наличии в интернет-магазине.

Отзывы

0

Уже читали эту книгу? Поделитесь вашим мнением!

Описание и характеристики

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.
Код2772168
Издательство
СерияУчебники для вузов. Специальная литература
Автор
ПереплетТвёрдый переплёт
Кол-во страниц236
Год издания2019
Тираж100 экз.
РазделКомпьютерные сети. Интернет
Размеры1.3 см × 17 см × 24.2 см
Вес0.44 кг

Наличие в магазинах сети

Смотреть наличие на карте
В интернет-магазине «Буквоед» есть книга «Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография» от автора Хомоненко Анатолий Дмитриевич. Сделать заказ можно из любого города России: от Санкт-Петербурга и Москвы до Казани и Краснодара. Получите «Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография» в магазине сети или закажите доставку. Мы и сами любим читать, поэтому делаем всё, чтобы вы могли купить понравившуюся историю по приятной цене. Например, организуем конкурсы и проводим акции. Оставайтесь с нами, чтобы не упустить выгоду!