1294393 Дунцева, Е. А. Некоторые непрерывные и итеративные методы решения некорректных задач : автореферат дис. ... канд. физ.-мат. наук : 01.01.02 / Е. А. Дунцева. - Нижний Новгород, 2000. - 15 с. Кл.слова (ненормированные): НЕКОРРЕКТНЫЕ ЗАДАЧИ (МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ) -- РЕШЕНИЕ ЗАДАЧ (МЕТОДЫ) Экземпляры всего: 1 Х (1) Свободны: Х (1) |
517 Т 338 Теория и методы решения некорректно поставленных задач и их приложения : труды Всесоюзной школы - семинара по некорректно поставленным задачам (23-30 июня 1985 г., Саратов) / Министерство высшего и среднего специального образования РСФСР, Московский государственный университет им. М. В. Ломоносова, Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского, Московский авиационный технологический институт, Вычислительный центр сибирского отделения АН СССР ; ред. А. Н. Тихонов. - Саратов : Издательство Саратовского университета, 1985. - 164 с. - Библиогр. в конце ст. - 1.50 р., 1.50 р.
Кл.слова (ненормированные): НЕКОРРЕКТНЫХ ЗАДАЧ ТЕОРИЯ -- НЕКОРРЕКТНЫЕ ЗАДАЧИ (МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ) Доп.точки доступа: Тихонов, А. Н. \ред.\; Министерство высшего и среднего специального образования РСФСРМосковский государственный университет им. М. В. Ломоносова; Саратовский государственный университет им. Н. Г. Чернышевского; Московский авиационный технологический институт; Вычислительный центр сибирского отделения АН СССР Экземпляры всего: 2 Х (1), АБН (1) Свободны: Х (1), АБН (1) |
519 В 179 Вапник, Владимир Наумович. Восстановление зависимостей по эмпирическим данным : монография / В. Н. Вапник. - Москва : Наука, 1979. - 448 с. : ил. - Библиогр.: с. 442-447. - 1.70 р., 1.70 р.
Кл.слова (ненормированные): ЭМПИРИЧЕСКИЕ ДАННЫЕ -- НЕКОРРЕКТНЫЕ ЗАДАЧИ (МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ) -- МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА (МЕТОДЫ) -- МЕТОД РЕГУЛЯРИЗАЦИИ -- МЕТОД КВАЗИРЕШЕНИЙ -- МЕТОДЫ МИНИМИЗАЦИИ СРЕДНЕГО РИСКА -- СТАТИСТИЧЕСКАЯ ТЕОРИЯ РЕГУЛЯРИЗАЦИИ Аннотация: Монография посвящена проблеме восстановления зависимостей по эмпирическим данным. В ней исследуется метод минимизации риска на выборках ограниченного объема, согласно которому при восстановлении функциональной зависимости следует выбирать такую функцию, которая удовлетворяет определенному компромиссу между величиной, характеризующей ее "сложность", и величиной, характеризующей степень ее приближения к совокупности эмпирических данных. Рассмотрено применение этого метода к трем основным задачам восстановления зависимостей: задаче обучения распознаванию образов, восстановления регрессии, интерпретации результатов косвенных экспериментов. Показано, что учет ограниченности объема эмпирических данных позволяет решать задачи распознавания образов при большой размерности пространства признаков, восстанавливать регрессионные зависимости при отсутствии модели восстанавливаемой функции, получать устойчивые решения некорректных задач интерпретации результатов косвенных экспериментов. Приведены соответствующие алгоритмы восстановления зависимостей. Экземпляры всего: 3 АБН (2), Х (1) Свободны: АБН (2), Х (1) |