
Название: Байесовские интеллектуальные технологии в задачах моделирования закона распределения в условиях неопределенности
Автор: Прокопчина С.В.
Издательство: М.: Научная библиотека
Год: 2020
Формат: pdf
Страниц: 292
Размер: 71 mb
Язык: Русский
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.
