Page 172 - 4196

14 Класифікація методами стохастичної апрокси-
мації.
15 Алгоритми навчання при класифікації «з вчите-
лем».
16 Методи класифікації «з самонавчання».
17 Міри подібності в кластер-аналізі.
18 Алгоритми кластер-аналізу.
19 Зменшення розмірності вектора ознак в середині
класу.
20 Виділення інформативних ознак.
21 Оцінка інформативності ознак через статистичні
характеристики.
22 Виділення інформативних комбінацій ознак.
23 Логічні операції над висловлюваннями.
24 Логічний базис: стандартний, скорочений.
25 Форми подання булевих функцій.
26 Логічна незалежність булевих функцій.
27 Знаходження явної форми логічної залежності
булевих функцій.
28 Булеве рівняння та його розв’язки.
29 Перетворення логічних змінних.
30 Постановка логічної задачі розпізнавання.
31 Розпізнавання продуктивних і непродуктивних
об’єктів логічними методами.
32 Розпізнавання з використанням оцінок.
33 Класифікація нейронних мереж.
34 Детерміновані алгоритми навчання нейронних
мереж.
35 Статистичні алгоритми навчання нейронних ме-
реж.
36 Алгоритми самонавчання нейронних мереж.
37 Алгоритм оберненого поширення.
38 Навчання багатошарового перцептрону.

4.11 Вправи для самостійного розв’язання

1 Відома навчальна сукупність об’єктів  та їх
i
приналежність класам  :
j

172