Корзина

Главная / Книги / Образование, учебная литература / Для специалистов / Информатика. Электроника. Связь / Учебники: доп. пособия

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных

Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных
1468 р
в корзину
  • Автор: Хомоненко А.Д.
  • Издательство: Лань
  • Год издания: 2020
  • Обложка: твердый переплет
  • Страниц: 236
  • Томов: 1
  • Вес: 520 г.
  • ISBN: 978-5-8114-4006-1

Описание

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.

Товар прошел сертификацию качества, безопасности и гигиены. Действует гарантийное обязательство. Предлагается накопительная система скидок, зависящая от объема предыдущих покупок. Быстрая доставка курьером или в пункт выдачи в срок от 1 дня. Исчерпывающую информацию о сроках доставки и величине рассчитанной скидки можно будет прочесть во время оформления заказа. Приятных покупок.

Возможно, Вам будет интересно