Киев: Техника, 1975.— 312 с.
Аннотация
В книге излагается новый подход к математическому моделированию сложных систем, основанный на принципе эвристической самоорганизации. Показаны особенности алгоритмов метода группового учета аргументов (МГУА). Даны примеры решения задач долгосрочного прогноза, распознавания образов, идентификации с оптимизацией прогноза при малом числе исходных данных.
Оглавление
Введение
Основные обозначения
Элементы теории Метода Группового Учета Аргументов (МГУА)
Целенаправленная регуляризация и однократный среднесрочный прогноз
Системный многократный дифференциальный долгосрочный прогноз
Самоорганизация математических моделей на ЭВМ
Автоматическое управление сложными объектами с оптимизацией прогноза
Литература
Список примеров
Описание электронного документа: DjVu создан из PDF 300 dpi, масштабирован до 600 dpi, развороты разрезаны на страницы, страницы выровнены, добавлены текстовый слой и гиперссылочное оглавление.
Аннотация
В книге излагается новый подход к математическому моделированию сложных систем, основанный на принципе эвристической самоорганизации. Показаны особенности алгоритмов метода группового учета аргументов (МГУА). Даны примеры решения задач долгосрочного прогноза, распознавания образов, идентификации с оптимизацией прогноза при малом числе исходных данных.
Оглавление
Введение
Основные обозначения
Элементы теории Метода Группового Учета Аргументов (МГУА)
Целенаправленная регуляризация и однократный среднесрочный прогноз
Системный многократный дифференциальный долгосрочный прогноз
Самоорганизация математических моделей на ЭВМ
Автоматическое управление сложными объектами с оптимизацией прогноза
Литература
Список примеров
Описание электронного документа: DjVu создан из PDF 300 dpi, масштабирован до 600 dpi, развороты разрезаны на страницы, страницы выровнены, добавлены текстовый слой и гиперссылочное оглавление.