SCI Библиотека

С единых теоретических позиций разрабатываются методы синтеза и анализа ядерных оценок плотности вероятности в различных условиях априорной информации, охватывающих проблемы малых и больших выборок, пропуска данных в исходной информации. Особое внимание уделяется быстрому выбору коэффициентов размытости ядерных функций в непараметрических оценках плотностей вероятностей. Полученные результаты обобщаются при исследовании линейных функционалов от плотности вероятности в задачах распознавания образов и проверке гипотез о распределениях случайных величин. Эффективность ядерных оценок плотности вероятности подтверждается результатами их применения при обработке данных дистанционного зондирования большого объёма.

Предназначена для специалистов в области прикладной математики и информатики, а также студентам бакалавриата и магистратуры профильных специальностей.

Предлагаются методики проверки гипотез о распределениях случайных величин на основе непараметрического алгоритма распознавания образов ядерного типа, соответствующего критерию максимального правдоподобия. На этой основе исследуется непараметрическая методика проверки гипотез о независимости случайных величин и формирования их наборов. Эффективность предлагаемых критериев подтверждается результатами применения при обработке данных дистанционного зондирования природных объектов. Книга предназначена для специалистов и аспирантов в области прикладной математики и информатики, а также для студентов направлений подготовки бакалавров и магистров: 21.03.03, 21.04.03 «Геодезия и дистанционное зондирование», 09.03.02, 09.04.02 «Информационные системы и технологии». Рекомендуется в качестве учебного пособия по указанным выше направлениям.

Пособие предназначено для практических занятий и самостоятельных работ по дисциплине «Компьютерная графика» для студентов по направлению подготовки 09.03.01 «Информатика и вычислительная техника», профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления». В нём рассматривается одна из важных тем – получение математических моделей линий и поверхностей кинематическим методом. Идея работы состояла в том, чтобы преподавание данной темы, связанной и с математикой, и с начертательной геометрией, и с программированием, выполнялось в системе компьютерной алгебры MathCAD. Показано построение от самых простых линий (например, окружности) до сложных винтовых поверхностей (например, коноид Плюккера). Задачи решены кинематическим методом с использованием аффинных преобразований, образующих точки и линии. Некоторые случаи формирования винтовых линий и поверхностей выполнены как способами начертательной геометрии, так и в символьном пакете MathCAD. Материал, содержащий лекции, многочисленные примеры в программе MathCAD, задачи для практических занятий и домашние задания, структурирован таким образом, чтобы его можно было использовать не только в очной форме обучения студентов, но и дистанционно в системе электронного обучения «Курс» на платформе Moodle.

Рассматриваются информационные средства оценивания состояния природных объектов по данным дистанционного зондирования на основе использования непараметрических алгоритмов распознавания образов. Приводится анализ методики обработки данных дистанционного зондирования, охватывающей решение проблем проверки гипотез об однородности спектральной информации и интерпретации ее результатов, оценивания состояний природных объектов и их пространственного распределения по итогам классификации. На этой основе разработан программный комплекс в среде Delphi, приводится его описание и инструкции пользователю. Предложенные информационные средства используются при оценивании состояний древостоев лесных массивов по данным дистанционного зондирования.

Предназначено для студентов бакалавриата по направлению подготовки 21.03.03 «Геодезия и дистанционное зондирование» очной формы обучения, а также может быть рекомендовано магистрантам, аспирантам и специалистам в области прикладной математики и информатики.

Рассмотрены основные понятия теории распознавания образов, этапы проектирования систем распознавания, методы классификации и кластеризации, а также генетические алгоритмы. Пособие предназначено для студентов направления 09.04.01 – «Информатика и вычислительная техника». Представленные материалы могут использоваться для выполнения практических занятий и самостоятельной работы, для подготовки к курсовому проектированию, также могут вызвать интерес у студентов других технических специальностей, аспирантам, занимающихся научной деятельностью и специалистам в области распознавания образов и моделирования.