- •Н.Н. Апраушева элементарный курс
- •Решений
- •Научное издание
- •Н.С. Гумилев
- •Глава 1. Элементы теории эвристических решений (эр)
- •§1. Строгие и эвристические методы пр
- •§2. Общая структура процесса принятия решения
- •§3. Центральная проблема теории эр
- •§4. Краткая история развития эр
- •Глава 2. Принятие решений в распознавании образов
- •§ 1. Понятие о распознавании образов, классификации
- •§2. Условия применимости математических
- •§3. Критерий оптимальной классификации
- •§4. Основные условия, гарантирующие оптимальную
- •§ 5. Алгоритмы классификации в режиме с обучением
- •§6. Классификация как задача статистической
- •§7. Алгоритмы автоматической классификации (ак)
- •§8. Предварительное обнаружение классов
- •Глава 3. Общая математическая теория принятия решений
- •§1. Принятие решений в условиях неопределенности
- •§ 2. Принятие решений в условиях риска
- •§3. Принятие решений при проведении эксперимента
- •§4. Принятие решений при проведении
- •Ррпт – резко различающиеся плотности точек,
Ррпт – резко различающиеся плотности точек,
СВ – случайная величина,
СЗЛМ – статически значимый локальный минимум,
ТПР – теория принятия решений,
ТР – теория решений,
ЭВМ – электронно-вычислительные машины,
ЭИП – элементарные информационные процессы,
ЭМ – эвристические методы,
ЭР – эвристические решения.
Литература
Проблемы принятия решения. М.: Наука, 1976.
Александров Е.А. Основы теории эвристических решений. М.: Сов. Радио, 1975.
Гнеденко Б. В. Курс теории вероятностей. М.: Физматиз, 1961.
Себестиан Г.С. Процессы принятия решений при распознавании образов. Киев: Техника, 1965.
Загоруйко Н.Г., Елкина В.Н., Лбов Г.С. Методы обнаружения эмпирических закономерностей. Новосибирск: Наука СО, 1985.
Дюран Б., Оделл П. Кластерный анализ. М.: Статистика, 1975.
Андерсон Т. Введение в многомерный статистический анализ. М.: Физматиз, 1963.
Вентцель Е. С. Теория вероятностей. М.: Наука, 1969.
Крамер Г. Математические методы статистики. М.: Мир, 1975.
Шнепс М.А. Математика и здравоохранение. // Новое в жизни, науке, технике. Сер. Математика, кибернетика, 1982, №4.
Прим Р. К. Кратчайшие связывающие сети и некоторые обобщения. Кибернетический сборник. М.: Наука, 1961, №2. С. 95-107.
Апраушева Н.Н. Новый подход к обнаружению кластеров. М.: ВЦ РАН, 1993.
Саульев В. К. Математическая теория принятия решений. М.: МАИ, 1974.
Гасс С. Линейное программирование. М.: Наука, 1963.
15. Бугров Я.С., Никольский С.М. Элементы линейной алгебры и аналитической геометрии. М.: Наука, 1988.
Содержание
Введение |
3 |
Глава 1. Элементы теории эвристических решений |
6 |
§1. Строгие и эвристические методы ПР |
6 |
§2. Общая структура процесса принятия решения |
8 |
§3. Центральная проблема теории ЭР |
11 |
§4. Краткая история развития ЭР |
12 |
Глава 2. Принятие решений в распознавании образов |
13 |
§1. Понятие о распознавании образов, классификации |
13 |
§2. Условия применимости математических методов классификации |
16 |
§3. Критерий оптимальной классификации |
20 |
§4. Основные условия, гарантирующие оптимальную классификацию |
21 |
§5. Алгоритмы классификации в режиме с обучением |
22 |
5.1. Алгоритм классификации по расстоянию |
23 |
5.2. Корреляционный алгоритм |
24 |
5.3. Регрессионный алгоритм |
27 |
§6. Классификация как задача статистической проверки гипотез |
30 |
§7. Алгоритмы автоматической класcификации |
38 |
7.1. Алгоритм FOREL |
39 |
7.2. Алгоритм Мак-Кина |
41 |
7.3. Алгоритм KRAB |
41 |
§8. Предварительное обнаружение классов и оценивание их числа |
45 |
8.1. Одномерное пространство |
45 |
8.2. Многомерное пространство |
49 |
8.3. Оценивание числа классов |
54 |
8.4. Обнаружение классов с резко различающимися плотностями точек |
57 |
Глава 3. Общая математическая теория принятия решений |
59 |
§1. Принятие решений в условиях неопределенности |
60 |
1.1. Критерий максимина |
61 |
1.2. Критерий минимакса сожалений |
62 |
1.3. Критерий равновозможных состояний |
63 |
1.4. Решение конкретной задачи |
63 |
§2. Принятие решений в условиях риска |
65 |
§3. Принятие решений при проведении эксперимента |
67 |
3.1. Принятие решения в условиях неопределенности |
67 |
3.2. Использование смешанной стратегии |
71 |
3.3. Принятие решения в условиях риска |
73 |
3.4. Использование формулы Байеса |
75 |
§4. Принятие решения при проведении нескольких экспериментов |
80 |
4.1. Постановка задачи и методы ее решения |
80 |
4.2. Решение конкретной задачи |
83 |
Список используемых сокращений |
87 |
Литература |
89 |
|
|