Список использованной литературы РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ

Save this PDF as:
 WORD  PNG  TXT  JPG

Размер: px
Начинать показ со страницы:

Download "Список использованной литературы РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ"

Транскрипт

1 1,5 мкм, а поверх слой алюминия толщиной 1,5 мкм. Все покрытия обладают примерно одинаковой величиной поверхностного электросопротивления 2-3 Ом/квадрат, но у материала покрытия 1 относительная проницаемость равна , у покрытия , а у покрытия Данные многослойные покрытия наносить на пластмассу можно различными методами. Среди них наибольшее применение нашли PVD методы [3, 4] или ионно-плазменные методы. Обозревая данные методы можно придти к выводу, что из них наиболее универсальным и приемлемым методом является вакуумный электродуговой метод [5]. Список использованной литературы 1. Липин Ю.В., Рогачев А.В., Харитонов В.В. Вакуумная металлизация полимерных материалов. Л.: Химия, с. 2. Средства защиты в машиностроении. Справочник. Под ред. С.В. Белова. М.: Машиностроение, с. 3. Розбери Ф. Справочник по вакуумной технике и технологии. М.: Энергия, с. 4. Данилин Б.С. Применение низкотемпературной плазмы для нанесения тонких пленок. М.: Энергоатомиздат, с. 5. Мрочек Ж.А., Эйзнер Б.А., Марков Г.В. Основы формирования многокомпонентных вакуумных электродуговых покрытий. Минск: Наука и техника, с. РАСПОЗНАВАНИЕ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИ СЛОЖНЫХ СИСТЕМ П.Н. Курочка, профессор, д.т.н., профессор, Нгуен Хоанг Тынг, аспирант, Воронежский государственный архитектурностроительный университет, г. Воронеж С.С. Казбанов, заместитель начальника отдела кадров, Воронежский институт ГПС МЧС России, г. Воронеж При анализе состояний организационных структур сложных систем остановимся на таких видах исходной информации [1] как: статистическая и экспертная. Для формирования массива статистической информации задаем матрицы вида «объект-признак», где Х = {Xi,..., Xm} - множество признаков. При этом, каждый признак X i X (i= 1,..., m) имеет конкретные значения. В матрице данных присутствуют объекты рассматриваемого класса А организационных структур производства, а также множество объектов других классов ( A ). Как правило, в практике анализа данных все больше и больше 53

2 используется экспертная информация [2, 3], которая задается на множестве значений каждого признака X i по отношению к выделенному классу А с помощью графа Gi экспертных попарных предпочтений. При этом используется правило - дуга между вершинами хli (l = 1...k) и pi (p = 1 k) проводится тогда, когда с точки зрения эксперта наличие у объекта значения хli большей степени говорит о его принадлежности к выделенному классу А чем наличие у этого объекта значения pi. Таким образом, исходную информацию о деятельности сложных систем (СС) можно задать с помощью матрицы «объект-признак» и m графов Gi экспертных попарных предпочтений. Необходимо для любого объекта деятельности для СС определить, к какому из классов оргструктур (А или A ) он относится. Далее необходимо определить частные решающие правила, из которых на втором этапе формируется итоговое решающее правило. Достаточным признаком будем считать такое сочетание значений исходных, которым обладает хотя бы один объект обучающей выборки выделенного класса А и не обладает ни один другой из A. Для этого, применим метод построения аналогов достаточных признаков М.М. Бонгарда, использующий базовую процедуру анализа некоторого подпространства из пространства исходных признаков X вместе с подмножеством графов экспертных предпочтений, заданных на алфавитах их координат. В этом случае, под пространством исходных признаков X объектов СС будем понимать множество всех возможных сочетаний значений вида (1, 2,, m), а подпространством - пространства исходных признаков вместе с подмножеством графов экспертных предпочтений задается на алфавитах координат всеми сочетаниями значений из k чисел (,,... ). i 2 Для анализа полученного подпространства используем следующий алгоритм: Шаг 1. На множестве всех точек подпространства как на множестве вершин строим общий граф G i... (дуги данного графа определяются по i2 множеству графов { G, G,..., G }); Шаг 2. Строим номинальный признак (на основе графа G i... ) с относительно небольшим числом значений. Каждое такое подмножество представляет класс номинального признака объекта СС и проверяется на обобщенное условие достаточности; Шаг 3. Если в этот класс из обучающей выборки попали только объекты из А или только объекты из A, то он рассматривается как искомый достаточный признак на (при этом один класс может содержать много точек из, из которых лишь одна принадлежит А (или A ), и несмотря на это принимается, что попадание объекта в класс указывает на наличие, данного достаточного признака). 54

3 Для построения графа G i... используется мажоритарное правило построения множества V i... дуг этого графа. Дуга (, ) V i 1..., где ( i,,..., ) 2, ( i,,..., ) 2 проводится, если число дуг соответственно i2 в графах G, G,..., G больше или равно величине заданного порога. Если в исходных графах экспертных предпочтений мало дуг, то следует выбирать порог значений небольшим, чтобы в обобщенном графе будет немного висячих вершин. В противном случае, в обобщенном графе будет много висячих вершин (для построения мастного решающего правила будет использоваться в основном только статистическая информация). Дуга (, ) определяется аналогичным образом, однако для ее построения можно использовать и другие способы агрегации экспертных суждений. Далее получаем агрегированный номинальный признак тестируемого объекта СС с использованием алгоритма замыкания бинарного отношения, определяемого с помощью графа G i..., до отношения эквивалентности. Если каждая вершина обобщенного графа имеет значение номинального признака, то для построения достаточного признака будет использоваться только статистическая информация. Затем проводится прямая проверка распределения объектов обучающей выборки по классам агрегированного номинального признака. Достаточные признаки, определяемые разными классами, являются зависимыми. Построим следующее разбиение точек подпространства : R A, O, A (1) При этом область А получена путем объединения областей достаточных признаков, голосующих за класс A; область A - путем объединения областей достаточных признаков, голосующих за A ; О - оставшиеся точки подпространства (область О разбивается на две подобласти): O, (2) где - множество точек подпространства, которые отсутствуют в обучающей выборке и на которые не удалось распространить экспертную информацию; - множество противоречивых точек подпространства, т.е. точек, которые статиста чески неразличимы (одновременно принадлежат классам A и A ). После подстановки (2) в (1) получим разбиение подпространства : R A,,, A (3) Разбиение (3) можно использовать как правило распознавания: попадание распознаваемого объекта e в подпространстве в область А говорит о его принадлежности к классу А; попадание распознаваемого объекта e в подпространстве в область A говорит о его принадлежности к классу A ; попадание распознаваемого объекта e в подпространстве в области, дает отказ от распознавания. 55

4 Пусть подпространство уже получено каким либо из вышеперечисленных способом. Для построения частного решающего правила выделим подпространство признаков из пространства всех исходных X для объектов СС. В этом подпространстве, на основе экспертной информации, все объекты обучающей выборки линейно ранжируются по отношению к удаленности от начала выборки (чем левее находится объект в данном упорядочении, тем больше его степень принадлежности к выделенному классу А). На основе полученного ранжирования объектов СС определяется искомое правило. Разные частные решающие правила получаются путем варьирования подпространств. Процедура анализа подпространства включает в себя: проектирование объектов обучающей выборки на точки подпространства X i 1... и анализ множества проекций с точки зрения принадлежности их к А и A ; расширение областей принадлежности к классам А и A за счет использования экспертной информации. Первый этап выполняется прямой проверкой распределения объектов обучающей выборки на точки подпространства. Тогда про каждую точку подпространства можно сказать следующее: встречается только на объектах класса А; встречается только на объектах класса A ; является противоречивой; является неизвестной, т.е. отсутствует в обучающей выборке. Совокупность неизвестных точек подпространства обозначим через. Неизвестные точки из поочередно добавляются во множество проекций обучающей выборки в, с упорядочением с добавленным. Для этого R между объектами из строим матрицу попарных предпочтений r l, p1, n1 множества - обучающая выборка, дополненная объектом, который имеет координаты добавленной точки из. l l l Объект l имеет в подпространстве X i 1... координаты (,,..., ) i 2, а p p p объект p - координаты,,..., ). ( i1 i2 l p l p Тогда r 1, если число дуг ( i, ),...,(, ) 1 i соответственно в графах k i2, G G больше или равно величине заданного порога q. В противном случае r 0. Таким образом, если r 1, то объект СС l в большей степени относится к G,..., классу А, чем объект р. Построенная таким образом матрица предпочтений R используется для упорядочения объектов обучающей выборки, дополненной добавленным p-м объектом, взятым из области. Процедура упорядочения, состоит в следующем. Для любого элемента i определяется «вес» ( i, H) r ij rji jw / H jh, (4) где W определяет обучающую выборку, дополненную объектом, который имеет координаты из, а H-некоторое подмножество из W. При этом первая 56

5 сумма описывает предпочтение объекта i другим объектам j, не входящим в H, а вторая сумма описывает предпочтение объектов j, входящих в H, объекту i. Первым в этом упорядочении помещается такой объект ib, для которого выполняется условие: ( i, W) ma ( i, W) b После этого выполняется пересчет весов для оставшихся объектов. Затем среди оставшихся объектов опять выбирается объект, для которого выполняется условие (4), и т.д. до исчерпания всего множества. Таким образом, в полученном упорядочении Jp чем левее находится объект, тем «сильнее» его принадлежность к классу А с точки зрения экспертной информации, заданной на исходных признаках. В результате получаем на частное решающее правило. По этому правилу любой объект, спроектированный на : если попадает в расширенный класс A, то относится к A; если попадает в расширенный класс A, то относится к A, а во всех остальных случаях даётся отказ от распознавания по этому решающему правилу. Рассмотренная в статье задача распознавание класса объекта СС с использованием экспертной информации, позволяет описать систему достаточно высокой размерности, а двухступенчатая процедура анализа количественных и качественных признаков объектов позволяет весьма точно отнести объекты к тому или иному классу организационных структур при построении частных решающих правил. iw Список использованной литературы 1. Айвазян С.А., Бежаева З.И., Староверов О.В. Классификация многомерных наблюдений. М.: Статистика, Белоусов В.Е. Анализ состояний сложных систем организационного управления с использованием решающих правил / В.Е. Белоусов, Хонг Тронг Тоан // Системы управления и информационные технологии (48). С Баркалов С.А. Квалиметрия [Текст] / Баркалов С.А., Белоусов В.Е. Санина Н.В. // Монография. Изд-во Научная книга, Воронеж, с. 57

4. Метод ветвей и границ

4. Метод ветвей и границ 4. Метод ветвей и границ Задачи дискретной оптимизации имеют конечное множество допустимых решений, которые теоретически можно перебрать и выбрать наилучшее (дающее минимум или максимум целевой функции).

Подробнее

Лекция 9: Подпространства

Лекция 9: Подпространства Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Определение подпространства. Примеры подпространств (1) Определение Непустое подмножество

Подробнее

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ АСПЕКТАМИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ

МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ АСПЕКТАМИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ На правах рукописи СКВОРЦОВ Вячеслав Олегович МОДЕЛИ И АЛГОРИТМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЭКОЛОГИЧЕСКИМИ АСПЕКТАМИ В СТРОИТЕЛЬНЫХ ОРГАНИЗАЦИЯХ Специальность 05.13.10 Управление в социальных и экономических системах

Подробнее

Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я

Б а й е с о в с к а я к л а с с и ф и к а ц и я МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РФ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ «САМАРСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ АЭРОКОСМИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ имени академика С.П.КОРОЛЕВА

Подробнее

Системы поддержки принятия решений. 8. Метод анализа иерархий

Системы поддержки принятия решений. 8. Метод анализа иерархий Системы поддержки принятия решений 8. Метод анализа иерархий Метод анализа иерархий МАИ МАИ не предполагает получение решающего правила, которым пользуется ЛПР при принятии решений; он заключается в сравнении

Подробнее

15. Гильбертовы пространства

15. Гильбертовы пространства 5 Гильбертовы пространства Гильбертово пространство линейное нормированное пространство, со скалярным произведением из или, полное относительно нормы, порожденным скалярным произведением Рассмотрим случай

Подробнее

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович

Лекция 4. Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ. Лектор Сенько Олег Валентинович Лекция 4 Статистические методы распознавания, Распознавание при заданной точности для некоторых классов, ROC-анализ Лектор Сенько Олег Валентинович Курс «Математические основы теории прогнозирования» 4-й

Подробнее

Теория решеток для интеллектуального анализа данных

Теория решеток для интеллектуального анализа данных Теория решеток для интеллектуального анализа данных С.О. Кузнецов Тема 2. Порядки и графы ТРИАД 2 p. 1 Квазипорядки Квазипорядок - рефлексивное и транзитивное бинарное отношение. Квазипорядок задает отношение,

Подробнее

СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ШАБЛОННЫХ СХЕМ

СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ШАБЛОННЫХ СХЕМ УДК 004.896 Н.Н. Филатова, А.Г. Требухин СТРУКТУРНЫЙ СИНТЕЗ СИСТЕМ АВТОМАТИЗАЦИИ НА ОСНОВЕ ШАБЛОННЫХ СХЕМ На современном этапе развития систем автоматизированного проектирования встает вопрос о необходимости

Подробнее

СОПОСТАВЛЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ РАЗНОМАСШТАБНЫХ КАРТ. Введение

СОПОСТАВЛЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ РАЗНОМАСШТАБНЫХ КАРТ. Введение К.В. Деев, С.В. Еремеев СОПОСТАВЛЕНИЕ ЭЛЕМЕНТОВ РАЗНОМАСШТАБНЫХ КАРТ Введение За последнее время создано очень большое количество картографической информации в электронном виде. Накопление данных происходит

Подробнее

џ 1.1. Множества и операции над ними. Мощность множества

џ 1.1. Множества и операции над ними. Мощность множества TЕМА 1. Множества и отношения Цель и задачи Цель контента темы 1 ввести понятие отношения между множествами и рассмотреть различные свойства отношений. Задачи контента темы 1: дать определение прямого

Подробнее

О СОДЕРЖАНИИ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ «СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ МЕХАНИЗМА»

О СОДЕРЖАНИИ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ «СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ МЕХАНИЗМА» УДК 621.01 В.М. ТРЕТЬЯКОВ О СОДЕРЖАНИИ ЛАБОРАТОРНОЙ РАБОТЫ «СТРУКТУРНЫЙ АНАЛИЗ МЕХАНИЗМА» Структурный анализ используется при классификации механизмов и является основой алгоритмов их кинематического и

Подробнее

9. Линейные пространства

9. Линейные пространства 9 Линейные пространства 3 Нам часто приходится рассматривать некоторые множества объектов, для которых установлены так называемые линейные операции: сложение элементов множества и умножение элемента множества

Подробнее

ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ C ЧАСТИЧНО ЗАДАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Н.Ю. Таратынова. Введение. f(x) = (c, x) max

ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ C ЧАСТИЧНО ЗАДАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Н.Ю. Таратынова. Введение. f(x) = (c, x) max ЗАДАЧА ЛИНЕЙНОЙ ОПТИМИЗАЦИИ C ЧАСТИЧНО ЗАДАННОЙ ИНФОРМАЦИЕЙ Н.Ю. Таратынова Черноморский Филиал Московского Государственного Университета, отделение прикладной математики ул. Гер.Севастополя, 7, г.севастополь,

Подробнее

ПОИСК ИНФОРМАТИВНЫХ ФРАГМЕНТОВ ОПИСАНИЙ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ

ПОИСК ИНФОРМАТИВНЫХ ФРАГМЕНТОВ ОПИСАНИЙ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ Российская Академия Наук Научный совет по комплексной проблеме «Кибернетика» На правах рукописи Песков Николай Владимирович ПОИСК ИНФОРМАТИВНЫХ ФРАГМЕНТОВ ОПИСАНИЙ ОБЪЕКТОВ В ЗАДАЧАХ РАСПОЗНАВАНИЯ 05.13.17

Подробнее

Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2011

Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2011 Конспект лекции «Уменьшение размерности описания данных: метод главных компонент» по курсу «Математические основы теории прогнозирования» 2 Проблема анализа многомерных данных При решении различных задач

Подробнее

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме

Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Нижегородский Государственный Технический университет имени Р.Е. Алексеева Кафедра ФТОС Статистическая обработка результатов измерений в лабораторном практикуме Попов Е.А., Успенская Г.И. Нижний Новгород

Подробнее

a a b b 1) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W.

a a b b 1) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W. и ) Даны линейные подпространства U и W, порождённые системами векторов: a ; ; 3; a a b b 3 ; ; ; ; ; ; ; ; ; 3; 3; ; Найти базисы подпространств U а) Базис подпространства U W. W и U W. Множество всех

Подробнее

Лекция 14: Линейный оператор

Лекция 14: Линейный оператор Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В этой лекции мы приступаем к рассмотрению функций из векторного

Подробнее

А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ

А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ А.В. КРЯНЕВ, Г.В. ЛУКИН МЕТРИЧЕСКИЙ АНАЛИЗ И ОБРАБОТКА ДАННЫХ Рекомендовано УМО в области ядерные физика и технологии в качестве учебного пособия МОСКВА ФИЗМАТЛИТ 2010 УДК 519.2+6 ББК 22.17, 22.19 К85

Подробнее

С.А. Баркалов, В.Е. Белоусов, Л.Р. Маилян ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. Монография

С.А. Баркалов, В.Е. Белоусов, Л.Р. Маилян ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ. Монография С.А. Баркалов, В.Е. Белоусов, Л.Р. Маилян ТЕОРИЯ И ПРАКТИКА УПРАВЛЕНИЯ КАЧЕСТВОМ В СОЦИАЛЬНО- ЭКОНОМИЧЕСКИХ СИСТЕМАХ Монография Воронеж Издательство «Научная книга» 2013 1 УДК 141 ББК 87.22 Б 25 Рецензенты

Подробнее

e-mail: melnikov@k66.ru, melnikov@r66.ru сайты: http://melnikov.k66.ru, http://melnikov.web.ur.ru

e-mail: melnikov@k66.ru, melnikov@r66.ru сайты: http://melnikov.k66.ru, http://melnikov.web.ur.ru Федеральное агентство по образованию Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Отношения и предикаты Раздел электронного учебника для сопровождения лекции Изд. 3-е, испр. и доп.

Подробнее

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ

ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ Губко М.В., Новиков Д.А. ОТНОШЕНИЯ ПРЕДПОЧТЕНИЯ И ФУНКЦИИ ПОЛЕЗНОСТИ В настоящем приложении рассматривается аппарат описания предпочтений участников организационных систем отношения предпочтения и функции

Подробнее

Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента

Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента УДК 621.396: 621.391 (075.8) А.Н. Колесников, С.А. Колесников Идентификация сигналов источников радиоизлучений на основе метода обучения линейного порогового элемента Введение. Радиочастотный ресурс (РЧР)

Подробнее

Современная методика технологического аудита машиностроительных предприятий

Современная методика технологического аудита машиностроительных предприятий Современная методика технологического аудита машиностроительных предприятий # 11, ноябрь 2014 Спиридонов О. В., Пшеничный М. В. УДК: 621.9-114 Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана Центральный научно-исследовательский

Подробнее

Применение метода комитета большинства для принятия решения по выдаче кредита

Применение метода комитета большинства для принятия решения по выдаче кредита Применение метода комитета большинства для принятия решения по выдаче кредита Чернавин Федор ОАО «Сбербанк России», Екатеринбург, Россия, ФГАОУ ВПО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н.Ельцина», Екатеринбург,

Подробнее

Рис. 4.24 Рис. 4.25. Матрица смежности исходного двудольного графа имеет вид

Рис. 4.24 Рис. 4.25. Матрица смежности исходного двудольного графа имеет вид 70 Алгоритмы Глава / / /0 / 7 / /0 / 8 / 5 / / / 6 Рис Рис 5 5 6 Матрица смежности исходного двудольного графа имеет вид 0 0 0 0 0 Перманент этой матрицы равен Следовательно, нами найдено единственное

Подробнее

Теория вычислительных процессов и структур. Лекция 7. Свойства простых сетей Петри

Теория вычислительных процессов и структур. Лекция 7. Свойства простых сетей Петри Теория вычислительных процессов и структур Лекция 7. Свойства простых сетей Петри Содержание лекции Основные свойства сетей Петри Определение свойств Свойства сетей Петри. Ограниченность I Можно нарисовать

Подробнее

базисы в то эти базисы называются гомотетичными. Отношение гомотетичности базисов будем обозначать

базисы в то эти базисы называются гомотетичными. Отношение гомотетичности базисов будем обозначать Лекция 2 Тема: Понятие проективного репера и проективных координат точки Построение точки по ее координатам на модели проективной прямой и плоскости Преобразование проективных координат План лекции 1 Понятие

Подробнее

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины

РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины. РАЗДЕЛ 2. Содержание дисциплины. 1.1 Цель преподавания дисциплины РАЗДЕЛ 1. Цели и задачи дисциплины 1.1 Цель преподавания дисциплины Цель изучения дисциплины «Эконометрика» для студентов специальности «Бухгалтерский учет, анализ и аудит» - освоение инструментария анализа

Подробнее

лекции 2 4 Лекция. Матроиды

лекции 2 4 Лекция. Матроиды Матроиды пересечение матроидов лекции 2 4 1 Системой подмножеств S = ( E, I) называется пара конечное множество E вместе с семейством I подмножеств множества E, замкнутым относительно включения, т.е. если

Подробнее

ВВЕДЕНИЕ ПОНЯТИЕ АЛГОРИТМА И СЛОЖНОСТЬ АЛГОРИТМОВ

ВВЕДЕНИЕ ПОНЯТИЕ АЛГОРИТМА И СЛОЖНОСТЬ АЛГОРИТМОВ ВВЕДЕНИЕ Настоящий конспект лекций предназначен для студентов - курсов, изучающих курс «Базовые алгоритмы обработки информации» по специальности 0. При подготовке конспекта лекций были использованы следующие

Подробнее

Многодольные графы с двумя вершинами в каждой доле

Многодольные графы с двумя вершинами в каждой доле Информационные процессы, Том 4,, 004, стр. 17 13. c 004 Любецкий, Селиверстов. ТЕОРИЯ И МЕТОДЫ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ Многодольные графы с двумя вершинами в каждой доле В.А. Любецкий, А.В. Селиверстов Институт

Подробнее

Федеральное агентство по рыболовству Камчатский государственный технический университет. Мореходный факультет. кафедра высшей математики

Федеральное агентство по рыболовству Камчатский государственный технический университет. Мореходный факультет. кафедра высшей математики Федеральное агентство по рыболовству Камчатский государственный технический университет Мореходный факультет кафедра высшей математики "УТВЕРЖДАЮ" Декан МФ Коровин А.Г. " " 007г. РАБОЧАЯ ПРОГРАММА по дисциплине

Подробнее

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ПРИ СОЗДАНИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ В УСЛОВИЯХ РАСШИРЕНИЯ СЕТИ АПТЕК

ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ПРИ СОЗДАНИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ В УСЛОВИЯХ РАСШИРЕНИЯ СЕТИ АПТЕК Збірка студентських наукових праць факультету КІТА. Випуск 3 219 ИСПОЛЬЗОВАНИЕ НЕЙРОСЕТЕЙ ПРИ СОЗДАНИИ СИСТЕМЫ УПРАВЛЕНИЯ ЗАПАСАМИ ЛЕКАРСТВЕННЫХ ПРЕПАРАТОВ В УСЛОВИЯХ РАСШИРЕНИЯ СЕТИ АПТЕК Червинская Н.В.,

Подробнее

Лекция 18: Ортонормированный базис

Лекция 18: Ортонормированный базис Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Ортогональные и ортонормированные наборы векторов Из определения угла между векторами

Подробнее

Секция 1 Теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования

Секция 1 Теоретические основы и методология имитационного и комплексного моделирования ТЕХНОЛОГИЯ РАСПОЗНАВАНИЯ КОНЦЕПТУАЛЬНЫХ ШАБЛОНОВ СИСТЕМЫ АВТОМАТИЗАЦИИ СИНТЕЗА СИСТЕМНО-ДИНАМИЧЕСКИХ МОДЕЛЕЙ В. А. Кодема (Апатиты) В 960-х годах появился специализированный метод имитационного моделирования

Подробнее

Формальные языки и автоматы

Формальные языки и автоматы МГТУ им. Н.Э.Баумана Факультет «Фундаментальные науки» Кафедра «Высшая математика» Мастихина А.А. Формальные языки и автоматы под редакцией Р.С.Исмагилова Электронное учебное издание Методические указания

Подробнее

УДК : АЛГОРИТМ ВЕКТОРИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОБЩЕМ ВИДЕ. С.Ю. Сташевский

УДК : АЛГОРИТМ ВЕКТОРИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОБЩЕМ ВИДЕ. С.Ю. Сташевский 124 УДК 519.876.5:621.865.8 АЛГОРИТМ ВЕКТОРИЗАЦИИ РАСТРОВЫХ ИЗОБРАЖЕНИЙ В ОБЩЕМ ВИДЕ С.Ю. Сташевский Данная работа посвящена процессам автоматизации обработки растровых изображений с целью преобразования

Подробнее

Занятие 10. Оптимизация технических решений 1. Общие сведения

Занятие 10. Оптимизация технических решений 1. Общие сведения Занятие 10 Оптимизация технических решений 1. Общие сведения Для решения задачи оптимизации необходимо иметь множество возможных (альтернативных) решений Y (рис. 1). В этом множестве можно выделить множество

Подробнее

Лекция 6 Тема: Интервальный статистический ряд 1. Основные определения

Лекция 6 Тема: Интервальный статистический ряд 1. Основные определения Лекция 6 Тема: Интервальный статистический ряд 1. Основные определения В случае, когда число значений признака Х велико или признак является непрерывным, составляют интервальный ряд. Опр. Интервальный

Подробнее

Кластеризация данных

Кластеризация данных Кластеризация данных Александр Котов, Николай Красильников 2 октября 2006 г. Содержание 1 Что такое кластеризация? 2 1.1 Кластеризация (пример)...................... 2 2 Зачем это нужно? 2 3 Формальные

Подробнее

Статистические методы распознавания образов

Статистические методы распознавания образов Статистические методы распознавания образов Ю. Лифшиц. 6 декабря 2005 г. План лекции 1. Общие принципы распознавания образов (a) Постановка и применения (b) Методы распознавания 2. Краткий курс математической

Подробнее

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского

МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ. Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ Нижегородский государственный университет им. Н.И. Лобачевского ЗАДАЧИ ПРОВЕРКИ СТАТИСТИЧЕСКИХ ГИПОТЕЗ Учебно-методическое пособие Рекомендовано методической

Подробнее

Лекция 7: Векторные пространства

Лекция 7: Векторные пространства Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В этой лекции мы приступаем к изучению линейной алгебры как таковой,

Подробнее

Федеральное агентство по образованию Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Основы линейной алгебры: определение, базис, алгебра подпространств Раздел электронного учебника

Подробнее

Поиск связей в информационных структурах # 02, февраль 2011 авторы: Белим С. В., Бардычев В. Ю.

Поиск связей в информационных структурах # 02, февраль 2011 авторы: Белим С. В., Бардычев В. Ю. Поиск связей в информационных структурах # 02, февраль 2011 авторы: Белим С. В., Бардычев В. Ю. ОмГУ им. Ф.М. Достоевского sbelim@mail.ru bardichevv@gmail.com Введение При хранении информации определяющим

Подробнее

Возможности изучения элементов логики на уроках математики и информатики в начальной школе

Возможности изучения элементов логики на уроках математики и информатики в начальной школе ЛИЧНОСТЬ. ИНДИВИДУАЛЬНОСТЬ. РАЗВИТИЕ Возможности изучения элементов логики на уроках математики и информатики в начальной школе Т.В. Баракина Современное начальное математическое образование является частью

Подробнее

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «БИЗНЕС КЛАСС» www.bsclass.ru. Измерение показателей процессов системы менеджмента качества. Санкт Петербург 2007 г.

УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «БИЗНЕС КЛАСС» www.bsclass.ru. Измерение показателей процессов системы менеджмента качества. Санкт Петербург 2007 г. УЧЕБНО-МЕТОДИЧЕСКИЙ ЦЕНТР «БИЗНЕС КЛАСС» www.bsclass.ru Измерение показателей процессов Санкт Петербург 2007 г. Рассмотрено и рекомендовано к изданию Педагогическим Советом Учебно-Методического Центра

Подробнее

Сборник задач по начертательной геометрии

Сборник задач по начертательной геометрии МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ И НАУКИ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ НОВГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ИМЕНИ ЯРОСЛАВА МУДРОГО Сборник задач по начертательной геометрии Великий Новгород - 2012 ББК 22151.3я7 С 23

Подробнее

Методы распознавания лиц

Методы распознавания лиц Методы распознавания лиц Ю. Лифшиц. 4 декабря 2005 г. Содержание 1 Применение алгоритмов распознавания лиц 2 2 Особенности распознавания лиц 2 2.1 Специфика задачи.......................... 2 2.2 Абстрактная

Подробнее

Теория множеств и основы комбинаторики

Теория множеств и основы комбинаторики Теория множеств и основы комбинаторики План лекции П.. Определение множества и подмножества... П.. Множества и отношения... П.. Операции над множествами... П. 4. Свойства операций над множествами... 4

Подробнее

СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ ОСОБЕННОСТЯМ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПО ТОЧКАМ СМЕНЫ НАПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ

СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ ОСОБЕННОСТЯМ РУКОПИСНОГО ПОЧЕРКА ПО ТОЧКАМ СМЕНЫ НАПРАВЛЕНИЯ ДВИЖЕНИЯ Информационно-инновационные технологии: интеграция науки, образования и бизнеса: Труды II Международной научно-практической конференции. - 2. - Том 2. - С. 8-23 СИНХРОНИЗАЦИЯ ПРОЦЕДУР НЕЙРОСЕТЕВОГО ОБУЧЕНИЯ

Подробнее

Российский университет дружбы народов. Аграрный факультет. Кафедра экономической оценки и земельного кадастра КАРТОГРАФИЯ

Российский университет дружбы народов. Аграрный факультет. Кафедра экономической оценки и земельного кадастра КАРТОГРАФИЯ Российский университет дружбы народов Аграрный факультет Кафедра экономической оценки и земельного кадастра КАРТОГРАФИЯ Часть II. Построение рамок съемочной трапеции заданного масштаба Методические указания

Подробнее

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА

МАТЕМАТИКА МАТЕМАТИЧЕСКАЯ СТАТИСТИКА ООО «Резольвента», www.resolventa.ru, resolventa@lst.ru, (495) 509-8-0 Учебный центр «Резольвента» Доктор физико-математических наук, профессор К. Л. САМАРОВ МАТЕМАТИКА Учебно-методическое пособие по разделу

Подробнее

Получение контура стопы по фотографиям с максимальной точностью

Получение контура стопы по фотографиям с максимальной точностью Получение контура стопы по фотографиям с максимальной точностью Немного о проекте Место выполнения проекта: СПБГПУ, лаборатория компьютерной графики, руководитель Беляев Сергей Юрьевич Задача является

Подробнее

План лекции. Алгоритмы для NP-трудных задач Лекция 3: NP-полные задачи. Эффективные алгоритмы. План лекции. Эффективные алгоритмы. Задача выполнимости

План лекции. Алгоритмы для NP-трудных задач Лекция 3: NP-полные задачи. Эффективные алгоритмы. План лекции. Эффективные алгоритмы. Задача выполнимости План лекции Алгоритмы для NP-трудных задач Лекция 3: NP-полные задачи А. Куликов Computer Science клуб при ПОМИ http://logic.pdmi.ras.ru/ infclub/ 1 / 41 2 / 41 План лекции Эффективные алгоритмы Алгоритмы

Подробнее

сайты:

сайты: Федеральное агентство по образованию Уральский государственный экономический университет Ю. Б. Мельников Основы линейной алгебры: определение, базис, алгебра подпространств Раздел электронного учебника

Подробнее

2. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 2.1. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ

2. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ 2.1. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ . РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ И СИСТЕМ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ.. РЕШЕНИЕ НЕЛИНЕЙНЫХ УРАВНЕНИЙ вида Численное решение нелинейных алгебраических или трансцендентных уравнений. заключается в нахождении значений

Подробнее

Комплексная алгебраическая геометрия, 13-го июня экзамен (12:00)! (праздник)

Комплексная алгебраическая геометрия, 13-го июня экзамен (12:00)! (праздник) Комплексная алгебраическая геометрия, лекция 15: теорема Чжоу НМУ/ВШЭ, Москва 6 июня 2014 13-го июня экзамен (12:00)! (праздник) 1 Комплексно-аналитические множества и их ростки (повторение) ОПРЕДЕЛЕНИЕ:

Подробнее

НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Н. И. ЛОБАЧЕВСКОГО

НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им. Н. И. ЛОБАЧЕВСКОГО НИЖЕГОРОДСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ им Н И ЛОБАЧЕВСКОГО Факультет вычислительной математики и кибернетики Кафедра математической логики и высшей алгебры ЭЛЕМЕНТЫ КОМБИНАТОРИКИ (Пособие для студентов

Подробнее

К ОПТИМАЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ВЕКТОРОВ

К ОПТИМАЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ВЕКТОРОВ К ОПТИМАЛЬНОЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ МНОГОМЕРНЫХ ВЕКТОРОВ Яньков В.Ю., Чернов Е.А. Московский государственный университет технологий и управления им. К.Г. Разумовского Аннотация. Статья посвящена разработке одного

Подробнее

Оригинальные приемы решения некоторых позиционных задач в начертательной геометрии /586005

Оригинальные приемы решения некоторых позиционных задач в начертательной геометрии /586005 Оригинальные приемы решения некоторых позиционных задач в начертательной геометрии 77-48211/586005 # 05, май 2013 Суфляева Н. Е. УДК 515(076.5) Россия, МГТУ им. Н.Э. Баумана sufnat@yandex.ru При составлении

Подробнее

Лектор - доцент Селезнева Светлана Николаевна. Лекции по Дискретной математике 2. 1-й курс, группа 141, факультет ВМК МГУ имени М.В.

Лектор - доцент Селезнева Светлана Николаевна. Лекции по Дискретной математике 2. 1-й курс, группа 141, факультет ВМК МГУ имени М.В. Лекция: Конечные автоматы (КА) без выхода (конечные автоматы-распознаватели). Диаграммы переходов. Автоматные множества (языки). Лемма о свойствах автоматных множеств. Пример неавтоматного множества. Лектор

Подробнее

КЛАССИФИКАЦИЯ И СПОСОБЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

КЛАССИФИКАЦИЯ И СПОСОБЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ УДК 004.8 Пальмов С.В., к.т.н., доцент кафедры ИСТ ПГУТИ Ланцов В.А., студент 4 курса ПГУТИ Российская Федерация, г. Самара КЛАССИФИКАЦИЯ И СПОСОБЫ ОБУЧЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ Аннотация: В статье рассматриваются

Подробнее

Лекция 12.Байесовский подход

Лекция 12.Байесовский подход Лекция 12.Байесовский подход Буре В.М., Грауэр Л.В. ШАД Санкт-Петербург, 2013 Буре В.М., Грауэр Л.В. (ШАД) Байесовский подход Санкт-Петербург, 2013 1 / 36 Cодержание Содержание 1 Байесовский подход к статистическому

Подробнее

E-mail: kostyuk_y_l@sibmail.com

E-mail: kostyuk_y_l@sibmail.com ПРИКЛАДНАЯ ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА 2013 Вычислительные методы в дискретной математике 2(20) УДК 519.7 ЭФФЕКТИВНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ АЛГОРИТМА РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ КОММИВОЯЖЁРА МЕТОДОМ ВЕТВЕЙ И ГРАНИЦ Ю. Л. Костюк Национальный

Подробнее

Глава 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ NP -ПОЛНОТЫ

Глава 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ NP -ПОЛНОТЫ Глава 2. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ ТЕОРИИ NP -ПОЛНОТЫ Определим класс задач распознавания свойств как множество проблем, решением которых является ответ «Да» или «Нет». Приведем пример. Простой цикл, содержащий

Подробнее

Территория науки, 2007, 1(2) 59

Территория науки, 2007, 1(2) 59 Территория науки, 2007, 1(2) 59 Авдеева В.М., Крючкова И.Н., Кравец О.Я. ВЕРИФИКАЦИЯ ИНСТРУМЕНТАЛЬНЫХ СРЕДСТВ РЕАЛИЗАЦИИ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ НАЛОГОВЫХ ПОСТУПЛЕНИЙ МРИ МНС РФ N1 по Воронежской области, г.воронеж

Подробнее

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССОВ СУШКИ УВЛАЖНЕННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ В КИПЯЩЕМ СЛОЕ. В.Н. Павлыш, И.В.

МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССОВ СУШКИ УВЛАЖНЕННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ В КИПЯЩЕМ СЛОЕ. В.Н. Павлыш, И.В. УДК 6.794.4.001.57 МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И ИССЛЕДОВАНИЕ ПАРАМЕТРОВ ПРОЦЕССОВ СУШКИ УВЛАЖНЕННОЙ ГОРНОЙ МАССЫ В КИПЯЩЕМ СЛОЕ В.Н. Павлыш, И.В. Тарабаева Донецкий национальный технический университет

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ САПР ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВАКУУМНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ МОДУЛЬНОГО ТИПА

ПРИМЕНЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ САПР ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВАКУУМНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ МОДУЛЬНОГО ТИПА УДК 621.793.06 Студенческая научная весна 2010: Машиностроительные технологии ПРИМЕНЕНИЕ ТРЕХМЕРНЫХ САПР ДЛЯ ПРОЕКТИРОВАНИЯ ВАКУУМНОГО ТЕХНОЛОГИЧЕСКОГО ОБОРУДОВАНИЯ МОДУЛЬНОГО ТИПА Куликов Игорь Николаевич,

Подробнее

Лекция 8: Базис векторного пространства

Лекция 8: Базис векторного пространства Уральский федеральный университет, Институт математики и компьютерных наук, кафедра алгебры и дискретной математики Вступительные замечания В курсе аналитической геометрии важную роль играли понятия базиса

Подробнее

МНОГОГРАННИКИ. И.А. Легкова, С.А. Никитина

МНОГОГРАННИКИ. И.А. Легкова, С.А. Никитина Министерство Российской Федерации по делам гражданской обороны, чрезвычайным ситуациям и ликвидации последствий стихийных бедствий Ивановский институт Государственной противопожарной службы Кафедра процессов

Подробнее

Нильпотентные полугруппы, основа графа Кэли которых является деревом

Нильпотентные полугруппы, основа графа Кэли которых является деревом А.Л. Макарьев Омский государственный педагогический университет Электронный научный журнал «Вестник Омского государственного педагогического университета» Выпуск 006 www.os.edu Нильпотентные полугруппы,

Подробнее

ПРИМЕНЕНИЕ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОЧНЫХ СТРУКТУР

ПРИМЕНЕНИЕ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОЧНЫХ СТРУКТУР УДК 68.53 ПРИМЕНЕНИЕ ПРИНЦИПОВ ПОСТРОЕНИЯ СИСТЕМ МАШИННОГО ЗРЕНИЯ В ЗАДАЧЕ АНАЛИЗА ИЗОБРАЖЕНИЙ КЛЕТОЧНЫХ СТРУКТУР Ковригин А.В., аспирант Политехнический институт Сибирского федерального университета Рассматривается

Подробнее

Алгоритмы обработки информации в системах технического зрения промышленных роботов

Алгоритмы обработки информации в системах технического зрения промышленных роботов Алгоритмы обработки информации в системах технического зрения промышленных УДК 53.75.2, 68.3 Алгоритмы обработки информации в системах технического зрения промышленных роботов В.Я. Колючкин, К.М. Нгуен,

Подробнее

Элементы математической логики

Элементы математической логики РАБОЧАЯ ПРОГРАММА УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ Элементы математической логики 01 г. СОДЕРЖАНИЕ стр. 1 ПАСПОРТ РАБОЧЕЙ ПРОГРАММЫ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ...6 СТРУКТУРА И СОДЕРЖАНИЕ УЧЕБНОЙ ДИСЦИПЛИНЫ...7 3 УСЛОВИЯ РЕАЛИЗАЦИИ

Подробнее

А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ

А.В. Иванов, А.П. Иванова. А.В. Иванов, А.П. Иванова МОДЕЛИРОВАНИЕ СЛУЧАЙНЫХ ВЕЛИЧИН, СИСТЕМ МАССОВОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ И СЛУЧАЙНЫХ ПРОЦЕССОВ МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 МОСКОВСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ УНИВЕРСИТЕТ ПУТЕЙ СООБЩЕНИЯ (МИИТ) Кафедра Прикладная математика-1 А.В. Иванов,

Подробнее

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций

Теория вероятностей и математическая статистика Конспект лекций Министерство образования и науки РФ ФБОУ ВПО Уральский государственный лесотехнический университет ИНСТИТУТ ЭКОНОМИКИ И УПРАВЛЕНИЯ Кафедра высшей математики Теория вероятностей и математическая статистика

Подробнее

Алгоритмы создания дерева принятия решений.

Алгоритмы создания дерева принятия решений. Алгоритмы создания дерева принятия решений. Автор: Сидоров А.В. Научный руководитель: Миронова Ю.Н. Теория принятия решений область исследования, вовлекающая понятия и методыматематики, статистики, экономики,

Подробнее

Проектирование микрополосковой антенны с учётом тепловых потерь

Проектирование микрополосковой антенны с учётом тепловых потерь Проектирование микрополосковой антенны с учётом тепловых потерь Сергей Банков, Александр Давыдов, Александр Курушин, Конатантин Папилов (Московская обл.) В статье показано, что тепловые потери в планарных

Подробнее

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения

Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения Информационные процессы, Том 9, 3, 2009, стр. 210 215. c 2009 Давиденко. МАТЕМАТИЧЕСКИЕ МОДЕЛИ, ВЫЧИСЛИТЕЛЬНЫЕ МЕТОДЫ Оценивание скорости убывания экспоненциального хвоста распределения М.Г. Давиденко

Подробнее

Б.Ф. Харчистов МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ

Б.Ф. Харчистов МЕТОДЫ ОПТИМИЗАЦИИ МИНИСТЕРСТВО ОБРАЗОВАНИЯ РОССИЙСКОЙ ФЕДЕРАЦИИ ГОСУДАРСТВЕННОЕ ОБРАЗОВАТЕЛЬНОЕ УЧРЕЖДЕНИЕ ВЫСШЕГО ПРОФЕССИОНАЛЬНОГО ОБРАЗОВАНИЯ ТАГАНРОГСКИЙ ГОСУДАРСТВЕННЫЙ РАДИОТЕХНИЧЕСКИЙ УНИВЕРСИТЕТ Б.Ф. Харчистов МЕТОДЫ

Подробнее

Выборки и их характеристики

Выборки и их характеристики Министерство образования и науки Российской Федерации Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего профессионального образования «Сибирский государственный индустриальный университет»

Подробнее

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ. Кондратьев В. Д. (НИЦ ГИБДД МВД РФ, Москва)

МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ. Кондратьев В. Д. (НИЦ ГИБДД МВД РФ, Москва) 46 МЕТОДЫ РЕШЕНИЯ ЗАДАЧИ РАЗМЕЩЕНИЯ ОБЪЕКТОВ ОБСЛУЖИВАНИЯ Кондратьев В. Д. (НИЦ ГИБДД МВД РФ, Москва) Рассматриваются постановки задач оптимального размещения объектов обслуживания с учетом ограничений

Подробнее

СТАТИСТИКА УЧЕБНО МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС

СТАТИСТИКА УЧЕБНО МЕТОДИЧЕСКИЙ КОМПЛЕКС Федеральное агентство по образованию Российской Федерации Государственное образовательное учреждение высшего профессионального образования Воронежский государственный архитектурно - строительный университет

Подробнее

Тема 1. Моделирование проблемной ситуации.

Тема 1. Моделирование проблемной ситуации. Тема 1. Моделирование проблемной ситуации. Постановка задачи принятия решений Каждый человек в течение своей жизни постоянно сталкивается с ситуациями, которые требуют от него принятия решения «как поступить».

Подробнее

Лекция 3 Функция принадлежности и методы ее построения

Лекция 3 Функция принадлежности и методы ее построения Лекция 3 Функция принадлежности и методы ее построения На практике удобно использовать те функции принадлежности, которые допускают аналитическое представление в виде некоторой простой математической функции.

Подробнее

всей тепловой схемы турбоустановок с произвольным структурным решением.

всей тепловой схемы турбоустановок с произвольным структурным решением. Коммунальное хозяйство городов всей тепловой схемы турбоустановок с произвольным структурным решением. 1.Каталог 18--76. Теплообменное оборудование. М.: НИИЭинформэнергомаш, 1977. 03 с..марушкин В.М.,

Подробнее

Концепция управления кадровыми рисками в работе с персоналом организации

Концепция управления кадровыми рисками в работе с персоналом организации 40 МЕНЕДЖМЕНТ Концепция управления кадровыми рисками в работе с персоналом организации Рассмотрены теоретические аспекты формирования концепции управления кадровыми рисками в организации. Показано место

Подробнее

Лектор - доцент Селезнева Светлана Николаевна

Лектор - доцент Селезнева Светлана Николаевна Лекция: Частично упорядоченные множества (ЧУМ). Диаграмма ЧУМ. Максимальные, минимальные, наибольший и наименьший элементы. Цепи и антицепи, длина и ширина конечных ЧУМ. Теорема о разбиении ЧУМ на антицепи.

Подробнее

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ Способ перемены плоскостей проекции

ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ Способ перемены плоскостей проекции 1 СОДЕРЖАНИЕ 1. Общие сведения 2. Примеры решения задач 3. Контрольные вопросы 4. Приложения 4.1. Задания на эпюр 4.2. Данные к заданию 4.3. Образец оформления на листе 2 1. ОБЩИЕ СВЕДЕНИЯ Основными способами

Подробнее

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИ- НЯТИЯ РЕШЕНИЙ MPRIORITY 1.0.

ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИ- НЯТИЯ РЕШЕНИЙ MPRIORITY 1.0. ПРОГРАММНАЯ СИСТЕМА ПОДДЕРЖКИ ПРИ- НЯТИЯ РЕШЕНИЙ MPRIORITY 1.0. Абакаров А.Ш., Сушков Ю.А. Санкт-Петербургский государственный университет Введение Человек в любой сфере своей деятельности всегда стремится

Подробнее

Наборы прямых на плоскости

Наборы прямых на плоскости Наборы прямых на плоскости Решения задач до промежуточного финиша Задача 1. Ответ: n + 1 f n(n+1) + 1. Оба неравенства доказываются индукцией по n, база n = 1, f =. Если добавляемая прямая пересекает предыдущие

Подробнее

ПОСТРОЕНИЕ ИЗОЛИНИЙ ПО НЕРЕГУЛЯРНОЙ СЕТИ ТОЧЕК В РАМКАХ ГРАФИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ISOGRAPH

ПОСТРОЕНИЕ ИЗОЛИНИЙ ПО НЕРЕГУЛЯРНОЙ СЕТИ ТОЧЕК В РАМКАХ ГРАФИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ISOGRAPH ПОСТРОЕНИЕ ИЗОЛИНИЙ ПО НЕРЕГУЛЯРНОЙ СЕТИ ТОЧЕК В РАМКАХ ГРАФИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ ISOGRAPH В.В. Копейкин, Ю.В. Алферов Гидрометеорологический научно-исследовательский центр Российской Федерации help@tushino.com,

Подробнее

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ. Костевич А.Л., Шилкин А.В.

ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ. Костевич А.Л., Шилкин А.В. 364 Труды XXXIX Молодежной школы-конференции ОБ ЭФФЕКТИВНОСТИ ВЫЯВЛЕНИЯ МАРКОВСКОЙ ЗАВИСИМОСТИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ УНИВЕРСАЛЬНЫХ ПРЕДИКТОРОВ Костевич А.Л., Шилкин А.В. e-mail: kostevich@bsu.by Рассмотрим

Подробнее

ГИС В ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ГЕОЛОГИИ

ГИС В ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ГЕОЛОГИИ ГИС В ЭКОЛОГИЧЕСКОЙ ГЕОЛОГИИ 1 ГЕОИНФОРМАТИКА И Г Е О И Н Ф О Р М А Ц И О Н Н Ы Е С И С Т Е М Ы 1 ОПРЕДЕЛЕНИЕ ГЕОИНФОРМАТИКИ Геоинформатика научно-технический комплекс, объединяющий одноименную отрасль

Подробнее

Рабочая программа дисциплины ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА (наименование дисциплины) QD-6.2.2/РПД-50.(53.27)

Рабочая программа дисциплины ДИСКРЕТНАЯ МАТЕМАТИКА (наименование дисциплины) QD-6.2.2/РПД-50.(53.27) Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение высшего образования УТВЕРЖДАЮ Декан факультета автоматизации производства и управления А.В. Калинин..20 Рабочая программа дисциплины ДИСКРЕТНАЯ

Подробнее

Методы изучения рынка

Методы изучения рынка Методы изучения рынка В основе методов изучения рынка лежат различные источники информации (рис. 3.19). В зависимости от них различают методы: кабинетных исследований рынка анализа вторичной информации

Подробнее

Комментарии к теме Распределения случайных векторов

Комментарии к теме Распределения случайных векторов Комментарии к теме Распределения случайных векторов Практические занятия по теории вероятностей, 322 гр., СМ В. В. Некруткин, 2012 1 Случайные вектора и их распределения Многие свойства случайных векторов

Подробнее