Аннотация к книге "Методы и модели исследования сложных систем и обработки больших данных. Монография, 1-е изд"
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....
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.
На Пятой авеню в Нью-Йорке стоит небольшое здание, ничем не отличающееся от других. Его жильцы шагу ступить не могут без своего лифтера Дипака, который управляет механическим лифтом – диковинным старинным механизмом. Беззаботная жизнь обитателей дома заканчивается в тот день, когда коллега Дипака, ночной лифтер, падает с лестницы. Санджай, племянник Дипака, неожиданно приехав в Нью-Йорк из Мумбаи,...
Издательство:
Азбука-Аттикус
Дата выхода: июль 2018
…Про то, что Сергей хотел повернуть, бросить нас и уйти домой, я узнал спустя три года. Я думал, он наслаждается походом, ни секунды не переживая о том, что бурлит в моей голове. Сейчас стараюсь так не делать. По крайней мере, всем даю такой совет. Это так легко — давать советы другим. Кто автор Игорь Фомин – любитель горных походов и предприниматель, участвующий в создании федеральной сети...
Оставить комментарий