[ссылки] [литература] [проекты] [программы] [методические указания] [монографии и статьи] [вопросы и ответы] [школы] [учебники] [новости]
ENG  |   Карта сайта
Информация
Проект преследует цель популяризации идей применения природных механизмов функционирования для решения задач прогнозирования, оптимизации и поддержки принятия решений

Cписок рассылки
  1. Введение
  2. Генетические алгоритмы (1)
  3. Генетические алгоритмы (2)
  4. Генетические алгоритмы (3)
  5. Тренды
  6. Полиномиальные тренды
  7. Тригонометрические тренды
  8. Нейронные сети
  9. Метод наименьших квадратов
  10. Метод обратного распространения ошибки
  11. Множественная линейная модель
  12. Нестандартный выпуск. Анкета
  13. МЛМ. Пример расчета
  14. RBF-сеть
  15. Сеть встречного распространения
  16. Первая интерполяционная формула Ньютона
  17. МГУА (1)
  18. Вторая интерполяционная формула Ньютона
  19. Метод Брандона
  20. МГУА (2)
  21. Интерполяционные формулы Гаусса
  22. Интерполяционные формулы Стирлинга и Лагранжа
  23. МГУА (3)
  24. МГУА (4)
  25. Предварительная обработка данных (1)
  26. Предварительная обработка данных (2)
  27. Предварительная обработка данных (3)
  28. Box-counting
  29. Гетероскедастичность
  30. Введение в нечеткую логику
  31. Обобщённый метод наименьших квадратов
  32. Прогнозирование с помощью функций с гибкой структурой
  33. Автокорреляция
  34. Дистрибутивно-лаговые модели (1)
  35. Дистрибутивно-лаговые модели (2)
  36. Дистрибутивно-лаговые модели (3)
  37. Моделирование данных при помощи кривых для восстановления пробелов в таблицах (1)
  38. Нестандартный выпуск. Анонс книги Цейтлина Н.А."Опыт аналитического статистика"
  39. Алгоритм ZET
  40. Алгоритм ZetBraid
  41. Метод эволюционной кластеризации
  42. Эволюционный метод восстановления пропусков в данных
  43. Алгоритмы кластеризации класса FOREL
Литература
  1. Редько В. Г. Эволюционная биокибернетика. Почему так медленно развивается актуальная наука?
  2. Редько В. Г. Синергетика 2, Синергетика 3 или Эволюционная кибернетика.
  3. Holland J.H. Adaptation in natural and artificial systems. Ann Arbor: Univ. of Michigan Press, 1975. 183 p.
  4. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. Г.К.Вороновский, К.В. Махотило, С.Н. Петрашев, С.А. Сергеев. - Х.:Основа, 1997. - 112с. (здесь)
  5. Марина Шапот, Вepa Рощупкина. Интеллектуальный анализ данных и управление процессами. ОТКРЫТЫЕ СИСТЕМЫ #04-05/98.
  6. Златкин А.А.,Снитюк В.Є. КОМПОЗИЦИОННЫЙ МЕТОД ЭВОЛЮЦИОННОГО МОДЕЛИРОВАНИЯ В ПРОЕКТНЫХ ЗАДАЧАХ (здесь)
  7. Д.И. Батищев, С.А. Исаев. Оптимизация многоэкстремальных функций с помощью генетических алгоритмов.
  8. Колемаев В.А., Староверов О.В., Турундаевский В.Б. Теория вероятностей и математическая статистика. - М.: Высшая школа, 1991. - 400с.
  9. Редько В.Г. Эволюционная кибернетика. Тезисы курса лекций. (здесь)
  10. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. - К.: Техніка, 1975. - 312с.
  11. Чавкин А.М. Методы и модели рационального управления в рыночной экономике. -М.: Финансы и статистика, 2001. – 320 с.
Компьютерный магазин Люмес
Сайт создан в системе uCoz