Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности
Прокопчина С.В.
Раздел: инфокоммуникационные технологии и вычислительные системы
№-гранта: 20-17-00007
В монографии выдвигаются и защищаются следующие основные положения. Аппроксимация плотности вероятности СВ или СЭСП должна производиться с заданной точностью и надежностью, в соответствии с априорной и апостериорной информацией о виде исследуемой ПВ. Разработанный на основе байесовского решающего правила алгоритм аппроксимации ПВ отвечает поставленным требованиям. Для обеспечения заданных точности и надежности аппроксимации ПВ при организации процесса аппроксимации средствами ЭЦВМ и ГВК. Уникальным является раздел, посвященный определению законов распределения в условиях значительных неопределенностях. Книга предназначена для научных работников, преподавателей, студентов и аспирантов, а также для специалистов в сфере аналитической обработки данных.
Использование материалов ЭБ РФФИ
(выдержка из пользовательского соглашения)
Воспроизведение материалов из ЭБ в любой форме требует письменного разрешения РФФИ. Пользователи вправе в индивидуальном порядке использовать материалы, находящиеся на сайте РФФИ, для некоммерческого использования.
Пользователь обязуется не осуществлять (и не пытаться получить) доступ к каким-либо материалам ЭБ иным способом, кроме как через интерфейс Сайта.
Пользователь обязуется не воспроизводить, не дублировать, не копировать, не продавать, не осуществлять торговые операции и не перепродавать материалы ЭБ для каких-либо целей.