Главная Упрощенный режим Описание Шлюз Z39.50
Авторизация
Фамилия
Пароль
 

Базы данных


БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска
БД "Книги"
БД "Статьи"
Труды АМГУ
Выпускные квалификационные работы
Антитеррор
Область поиска
Формат представления найденных документов:
полный информационныйкраткий
Отсортировать найденные документы по:
авторузаглавиюгоду изданиятипу документа
Поисковый запрос: (<.>K=плотность распределения вероятностей<.>)
Общее количество найденных документов : 3
Показаны документы с 1 по 3
1.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Попков Ю. С., Дубнов Ю. А.
Заглавие : Энтропийно-робастное рандомизированное прогнозирование при малых объемах ретроспективных данных
Серия: Стохастические системы, системы массового обслуживания
Место публикации : Автоматика и телемеханика. - 2016. - № 5. - С.109-127: ил. - ISSN 0005-2310 (Шифр avte/2016/5). - ISSN 0005-2310
Примечания : Библиогр.: с. 126-127 (33 назв.)
УДК : 621.398 + 517.9
ББК : 32.96 + 22.161.6
Предметные рубрики: Радиоэлектроника
Автоматика и телемеханика
Математика
Дифференциальные и интегральные уравнения
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): дифференциальные уравнения--линейные дифференциальные уравнения--плотность распределения вероятностей--прогнозирование--рандомизированное прогнозирование--распределение вероятностей--робастное прогнозирование--уравнения--энтропийно-робастное прогнозирование
Аннотация: Предлагается метод рандомизированного прогнозирования, базирующийся на энтропийно-робастном оценивании функций плотности распределения вероятностей случайных параметров динамических моделей, описываемых системами обыкновенных линейных дифференциальных уравнений.
Найти похожие
2.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Труб И. И. (кандидат технических наук; доцент; ведущий инженер-программист)
Заглавие : Имитационное моделирование иерархических bitmap-индексов
Параллельн. заглавия :Simulation of hierarchical bitmap-indices
Серия: Теория и практика
Место публикации : Прикладная информатика. - 2018. - Т. 13, № 4 (76). - С.53-69: 4 ил. (Шифр prii/2018/13/4)
Примечания : Библиогр.: с. 67-68 (24 назв. )
УДК : 004.41/.42 + 004.43
ББК : 32.973-018 + 32.973-018.1
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Языки программирования
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): bitmap-индексы--с язык--аналитические решения--верификация--дизъюнкция--иерархические индексы--имитационное моделирование--логические операции--плотность распределения вероятностей--поисковые запросы--случайный поток событий--язык с
Аннотация: Рассмотрено построение имитационной модели для иерархических bitmap-индексов на языке С. Отдельное внимание уделено верификации модели путем сравнения с частными случаями известных аналитических решений.
Найти похожие
3.

Вид документа : Статья из журнала
Шифр издания :
Автор(ы) : Попков Ю. С.
Заглавие : Метод оценки эффективности сжатия матриц данных в процедурах рандомизированного машинного обучения
Параллельн. заглавия :Effectiveness estimation of matrices compression in the procedures of randomized machine learning
Серия: Интеллектуальные системы и технологии
Разночтения заглавия :: Характеризация линейных статических моделей с исходной и редуцированной входной обучающей коллекцией: Метод сравнения s и r задач РМО
Место публикации : Информационные технологии и вычислительные системы. - 2018. - № 1. - С.3-7. - ISSN 2071-8632 (Шифр itiv/2018/1). - ISSN 2071-8632
Примечания : Библиогр.: с. 6-7 (10 назв. )
УДК : 004.5
ББК : 32.973-018.2
Предметные рубрики: Вычислительная техника
Человеко-машинное взаимодействие в целом
Ключевые слова (''Своб.индексиров.''): dip-метод--кульбака - ляйблера функция--мгк--прв--рмо--линейные статические модели--метод главных компонент--методы машинного обучения--методы редукции--обучающие коллекции--плотность распределения вероятностей--рандомизированное машинное обучение--функция кульбака - ляйблера
Аннотация: Отмечается, что существенное расширение возможностей и ресурсов современных средств вычислительной техники позволило реализовать многочисленные ранее созданные методы машинного обучения, и на основе их синтеза построить эффективные прикладные системные платформы для решения задач классификации, кластеризации и динамической регрессии.
Найти похожие
 
Стандартный
Расширенный
Профессиональный
Распределенный
По словарю
ГРНТИ-навигатор
УДК-навигатор
ББК-навигатор
Тематический навигатор
Статистика
за 09.07.2024
Число запросов 16838
Число посетителей 1
Число заказов 0
© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)