книги / Математические методы принятия решений
..pdf§6.3. Статистическая классификация при фиксированном объеме |
|
вы борки .................................................................................................... |
329 |
§ 6.4. Методы детерминистской классификации |
334 |
§ 6.5. Последовательная решающая модель для классификации |
|
образов |
336 |
§ 6.6. Байесовская последовательная решающая процедура |
341 |
§ 6.7. Байесовские методы обучения |
347 |
§ 6.8. Обучение с помощью стохастической аппроксимации |
351 |
§ 6.9. М атематическая постановка задачи учета погрешности приз |
|
наков |
354 |
Г л а в а 7. Методы регрессионного и конфлюэнтного анализа как |
|
инструмент в процедурах принятия решений |
362 |
§ 7.1. Понятие регрессии. Основные определения |
362 |
§ 7.2. Линейные регрессии г) на $ и Ç на г) |
367 |
§ 7.3. Регрессионный парадокс |
369 |
§ 7.4. Ортогональная регрессия |
370 |
§7.5. Метод наименьших квадратов. Оценка свободных парамет |
|
ров функций, линейных по параметрам |
372 |
§ 7.6. Оценка параметров моделей с помощью функции правдопо |
|
добия |
379 |
§ 7.7. Байесовский подход к оцениванию параметров моделей |
386 |
§ 7.8. Интервальные оценки линии регрессии и прогнозируемых |
|
значений функции |
387 |
§7.9. Активный и пассивный эксперименты. Оценивание пара метров функции известного вида в пассивном эксперименте 391
§7.10 |
. Анализ других методов оценки параметров функции из |
|
|
вестного вида с учетом ошибок в значениях функций и ар |
|
|
гументов |
397 |
§ 7 . 1 1 . 0 единственности оценок параметров. Состоятельность |
|
|
|
оценок и алгоритм их получения |
402 |
§7.12 |
. Оценка параметров многомерной линейной модели . |
410 |
§7.13 |
. Оценка параметров полиномиальной зависимости |
412 |
§ 7.14. Оценка значений параметров в сигноме |
414 |
|
§7.15. Анализ систем в активном эксперименте |
417 |
|
Г л а в а 8. П ри н яти е реш ений по вы борке ф иксированного объе |
|
ма с учетом погреш ности п ри зн аков |
421 |
§8.1. Статистические свойства параметров функции Гаусса, опре деленных непосредственно и с помощью операций линеа
|
ризации |
421 |
§ 8.2. Оценка параметров функции плотности распределения ве |
|
|
|
роятностей с учетом погрешности вектора признаков |
427 |
§ 8.3. Плохая обусловленность и некорректность в задачах оценки |
|
|
|
параметров функции |
435 |
§ 8.4. Классификация образов по измеренному с ошибкой вектору |
|
|
|
признаков |
443 |
§ 8.5. Классификация летательных аппаратов с учетом погреш но |
|
|
|
стей в измерениях признаков |
446 |
Г л а в а |
9. Распознавание образов при неизвестном законе расп ре |
|
деления значений признаков |
454 |
|
§9.1. Оценка параметров классификаторов по выборке фиксиро |
|
|
|
ванного объема . . . |
454 |
§ 9.2. Обобщенные линейные разделяющие функции |
459 |
|
§ 9.3. Оценка разделяющего вектора с помощью методов матема |
|
|
|
тического программирования....................................................... |
466 |
§ 9.4. Разделяющие функции для случая многих классов |
468 |
|
§ 9.5. Учет погрешностей наблюдений при оценке значений пара |
|
|
|
метров классификаторов |
470 |
§ 9.6. Распознавание образов по измеренному вектору признаков |
474 |
|
§ 9.7. Алгоритм идентификации объектов с учетом погрешности |
|
|
|
признаков |
477 |
§ 9.8. Идентификация землетрясений и искусственных взрывов |
|
|
|
по сейсмическим проявлениям |
486 |
§ 9.9. Учет интервальных оценок функций плотности вероятности |
|
|
|
в последовательных методах распознавания образов |
489 |
§ 9.10. Сравнение зон неопределенности. Общий алгоритм приня |
|
|
|
тия решений |
494 |
Г л а в а |
10. П остроение прогнозов |
500 |
§ 10.1. Особенности процедуры прогнозирования |
500 |
|
§ 10.2. Модели для получения прогнозов |
509 |
|
§ 10.3. Сглаживание рядов с помощью скользящей средней |
514 |
§ 10.4. Прогнозирование с помощью экспоненциального сглажи |
|
вания |
519 |
§ 10.5. Многофакторное прогнозирование |
524 |
§ 10.6. Идентификация моделей типа АРПСС |
528 |
§ 10.7. Методы уточнения прогнозов по модели АРПСС |
533 |
§ 10.8. Байесовские прогнозы .. |
539 |
§ 10.9. Анализ сезонных рядов |
542 |
§ 10.10. Диагностическая проверка моделей и ошибка прогноза |
547 |
§ 10.11. Пример прогнозирования газопотребления |
554 |
Список литературы |
563 |
Предметный указатель |
570 |
