Алгоритмы идентификации и прогнозирования на основе взвешенных оценок регрессии и априорной догадки; Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине; Ч. 1
| Parent link: | Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине: сборник научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря 2017 г., Томск/ Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ).— , 2017 Ч. 1.— 2017.— [С. 202-206] |
|---|---|
| 第一著者: | |
| その他の著者: | , |
| 要約: | Заглавие с титульного экрана Рассматривается задача построения математической модели зависимости выходных переменных от входных переменных стохастического объекта с учетом априорных знаний о зависимости. Для решения этой проблемы используются как параметрические, так и непараметрические подходы. В работе предлагаются комбинированные алгоритмы идентификации и прогнозирования стохастических объектов с использованием линейной комбинации непараметрических и параметрических оценок регрессии. |
| 言語: | ロシア語 |
| 出版事項: |
2017
|
| シリーズ: | Информационные технологии и моделирование в экономике |
| 主題: | |
| オンライン･アクセス: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46236 |
| フォーマット: | xMaterials 電子媒体 図書の章 |
| KOHA link: | https://koha.lib.tpu.ru/cgi-bin/koha/opac-detail.pl?biblionumber=626034 |
MARC
| LEADER | 00000naa2a2200000 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | 626034 | ||
| 005 | 20231101133406.0 | ||
| 035 | |a (RuTPU)RU\TPU\conf\25330 | ||
| 035 | |a RU\TPU\conf\25329 | ||
| 090 | |a 626034 | ||
| 100 | |a 20180201d2017 k y0rusy50 ca | ||
| 101 | 0 | |a rus |d eng | |
| 102 | |a RU | ||
| 105 | |a y z 101zy | ||
| 135 | |a drgn ---uucaa | ||
| 181 | 0 | |a i | |
| 182 | 0 | |a b | |
| 200 | 1 | |a Алгоритмы идентификации и прогнозирования на основе взвешенных оценок регрессии и априорной догадки |d Combined identification and prediction algorithms |f Ю. Г. Дмитриев, Г. М. Кошкин, В. Ю. Луков | |
| 203 | |a Текст |c электронный | ||
| 225 | 1 | |a Информационные технологии и моделирование в экономике | |
| 230 | |a 1 компьютерный файл (pdf; 518 Kb) | ||
| 300 | |a Заглавие с титульного экрана | ||
| 320 | |a [Библиогр.: с. 205-206 (15 назв.)] | ||
| 330 | |a Рассматривается задача построения математической модели зависимости выходных переменных от входных переменных стохастического объекта с учетом априорных знаний о зависимости. Для решения этой проблемы используются как параметрические, так и непараметрические подходы. В работе предлагаются комбинированные алгоритмы идентификации и прогнозирования стохастических объектов с использованием линейной комбинации непараметрических и параметрических оценок регрессии. | ||
| 461 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\25267 |t Информационные технологии в науке, управлении, социальной сфере и медицине |o сборник научных трудов IV Международной научной конференции, 5-8 декабря 2017 г., Томск |o в 2 ч. |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) |d 2017 | |
| 463 | 1 | |0 (RuTPU)RU\TPU\conf\25268 |t Ч. 1 |f Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ) ; ред. кол. О. Г. Берестнева ; А. А. Мицель ; Т. А. Гладкова |v [С. 202-206] |d 2017 | |
| 510 | 1 | |a Combined identification and prediction algorithms |z eng | |
| 610 | 1 | |a электронные ресурсы | |
| 610 | 1 | |a непараметрическая оценка | |
| 610 | 1 | |a параметрические оценки | |
| 610 | 1 | |a регрессия | |
| 610 | 1 | |a комбинированные алгоритмы | |
| 610 | 1 | |a идентификация | |
| 610 | 1 | |a прогнозирование | |
| 610 | 1 | |a бутстрэпный подход | |
| 700 | 1 | |a Дмитриев |b Ю. Г. | |
| 701 | 1 | |a Кошкин |b Г. М. | |
| 701 | 1 | |a Луков |b В. Ю. | |
| 801 | 2 | |a RU |b 63413507 |c 20180321 |g RCR | |
| 856 | 4 | |u http://earchive.tpu.ru/handle/11683/46236 | |
| 942 | |c BK | ||