Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Вероятность, возможность и субъективное моделирование в научных исследованиях. Математические и эмпирические основы, приложения
Глава 2. Приложения методов математического моделирования феноменов случайности и нечеткости в научных исследованиях
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
Глава 1. Математические и эмпирические основы моделирования феноменов случайности и нечеткости в научных исследованиях
+
Глава 2. Приложения методов математического моделирования феноменов случайности и нечеткости в научных исследованиях
-
Введение
2.1. Оптимальные решения
2.1.1. Модели НО.НЧ.О. и правил идентификации
2.1.2. Минимизация возможности (риска) потерь
2.1.3. Минимизация необходимости потерь
2.1.4. Модели НЧ. О. и правил решения в задачах оценивания
2.1.5. Правило оценивания, минимизирующее возможность потерь
2.1.6. Правило оценивания, минимизирующее необходимость потерь
2.1.7. Критерий качества оценивания, основанный на минимизации возможности больших ошибок и максимизации возможности малых ошибок
2.1.8. O минимаксном оценивании
2.1.9. Байесовский принцип
2.1.10. Задача идентификации как задача различения гипотез
2.1.11. Алгоритм последовательной идентификации
2.2. Экспертное построение возможности
2.2.1.Построение распределения нечеткого элемента путем парных сравнений возможностей его значений
2.2.2. Построение распределения нечеткого элемента путем упорядочения возможностей его значений
2.3. Статистическое моделирование возможности и нечеткого элемента
2.4. Вероятностная и возможностные модели матричных игр двух субъектов
2.4.1. Вероятностная модель матричной игры двух субъектов с нулевой суммой
2.4.2. Геометрическая интерпретация игры. Минимаксные и максиминные стратегии игроков В и А
2.4.3. Интерпретация игры в терминах теории линейного программирования
2.4.4. Возможностная модель матричной игры двух субъектов
2.4.5.Максиминная стратегия игрока A
2.4.6. Минимаксная стратегия игрока B
2.4.7. Геометрическая интерпретация игры
2.4.8 Рандомизация нечеткой стратегии игры
2.4.9. Возможностная модель биматрич-ной игры двух субъектов
2.5. Анализ и интерпретация данных эксперимента
2.5.1. Редукция измерения при априори произвольном измеряемом сигнале
2.5.2. Редукция измерения при нечеткой априорной информации об измеряемом сигнале
2.6. Редукция измерения методом линейного программирования
2.7. Редукция измерения методом минимизации ошибки
2.7.1. Минимаксная редукция
2.7.2. Минимаксная редукция измерения для интервальной модели [A, G,N]
2.7.3. Линейное прогнозирование
2.8. Нечеткие множества в модели наблюдений и их регистрации
Заключение
Глава 3. Математические и эмпирические основы субъективного моделирования в научных исследованиях
Введение
+
Глава 4. Приложения субъективного моделирования в научных исследованиях
+
Глава 5. Субъективные модели, косые проекторы и оптимальные решения в морфологии изображений
+
Список литературы
Данный блок поддерживает скрол*