Теория и проектир. быстрых перестраив. преобраз.
65,39 бел. руб.
Оформить
ISBN | 978-5-7325-1036-2 |
Автор | Дорогов Александр Юрьевич |
Издательство | Политехника |
Переплет | 7Бц |
Формат | 60х90/8 |
Вес, гр | 890 |
Год | 2014 |
Стр. | 328 |
Сроки выполнения | Уточняем в течение 24 часов после оформления заказа |
ID | 201БЛ |
Date | 0 |
Автор: Александр Дорогов
Издатель: Политехника
ISBN: 978-5-7325-1036-2
В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и многослойные нейронные сети с прореженным набором связей и модульной организацией. Предложены алгоритмы структурного проектирования и обучения перестраиваемых быстрых преобразований и нейронных сетей. Исследованы потенциально достижимые свойства быстрых преобразований по пластичности, разделяющей мощности и обобщающей способности. Все рассмотренные алгоритмы сопровождаются примерами и программными реализациями на языке MatLab. Изложение ориентировано на практическое использование в задачах сжатия сигналов высокой размерности, классификации и распознавания образов, спектрального анализа и фрактальной фильтрации. Кроме специалистов соответствующего профиля книга может быть полезна для аспирантов и студентов магистерского уровня подготовки.
Издатель: Политехника
ISBN: 978-5-7325-1036-2
В монографии дается современное изложение теории проектирования алгоритмов быстрых преобразований и модульных нейронных сетей. С системных позиций рассматриваются быстрые преобразования и многослойные нейронные сети с прореженным набором связей и модульной организацией. Предложены алгоритмы структурного проектирования и обучения перестраиваемых быстрых преобразований и нейронных сетей. Исследованы потенциально достижимые свойства быстрых преобразований по пластичности, разделяющей мощности и обобщающей способности. Все рассмотренные алгоритмы сопровождаются примерами и программными реализациями на языке MatLab. Изложение ориентировано на практическое использование в задачах сжатия сигналов высокой размерности, классификации и распознавания образов, спектрального анализа и фрактальной фильтрации. Кроме специалистов соответствующего профиля книга может быть полезна для аспирантов и студентов магистерского уровня подготовки.