Page 4 - 4196

4.7.5 Ранжування ознак за інформативністю 82
4.7.6 Інформативні комбінації ознак 83
4.8 Логічні методи розпізнавання 90
4.8.1 Довідкові відомості з алгебри логіки 90
4.8.2 Застосування логічних методів 117
4.8.3 Розпізнавання з використанням оцінок 126
4.9 Нейронні мережі 131
4.9.1 Навчання нейронної мережі 133
4.9.2 Алгоритм навчання перцептрону (детермі-
нований підхід) 138
4.9.3 Статистичні алгоритми навчання 146
4.9.4 Алгоритм оберненого поширення 151
4.9.5 Алгоритми навчання «без вчителя» 154
4.9.6 Мішаний алгоритм навчання 162
4.9.7 Навчання багатошарового перцептрону 163
4.10 Питання для самоперевірки 165
4.11 Вправи для самостійного розв’язування 166
5 ВИПАДКОВІ ФУНКЦІЇ 170
5.1 Випадкові процеси і випадкові функції 169
5.2 Закони розподілу випадкових функцій 174
5.3 Числові характеристики випадкових функ-
цій 176
5.4 Диференціювання і інтегрування випадко-
вих функцій 180
5.5 Стаціонарні функції 184
5.6 Ергодичні процеси 186
5.7 Канонічне подання випадкової функції 187
5.8 Статистичні оцінки випадкових функцій 192
5.8.1 Оцінки числових характеристик 192
5.8.2 Оцінка щільності 194
5.8.3 Приклади оцінки щільності і функції розпо-
ділу випадкових процесів 198
5.9 Оцінка властивостей стаціонарного процесу 204
5.9.1 Тест стаціонарності 205

4