Дополнительная литература

1. Лапко А.В., Лапко В.А. Непараметрические системы обработки неоднородной информации. – Новосибирск: Наука, 2007. – 174 с.

2. Дрейпер Н., Смит Г. Прикладной регрессионный анализ. Множественная регрессия. – М.: Диалектика, 2007. – 912 с.

3. Шибзухов З.М. Конструктивные методы обучения нейронных сетей. - М.: Наука, 2006. - 159 с.

4. Рубан А.И. Методы анализа данных: Учебное пособие, 2–е изд. – Красноярск: ИПЦ КГТУ, 2004 – 319 с.

5. Головченко В.Б. Комбинирование моделей неопределённости. – Новосибирск: Наука, 2002. – 190с.

6. Айвазян СА., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы эконометрики. - М.: ЮНИТИ, 1998. - 363 c.

7. Хардле В. Прикладная непараметрическая регрессия. – М.: Мир, 1993.- 349 с.

8. Алгоритмы и программы восстановления зависимостей / Под ред. В.Н. Вапник.- М.: Наука.- 1984.- 815 с.

Контрольные вопросы

1. Классификация методов восстановления стохастических зависимостей по степени использования априорной информации.

2. Условия применения параметрических, непараметрических и гибридных моделей стохастических зависимостей.

3. Запишите уравнение непараметрической регрессии для одномерного и многомерного случая.

4. Выведите уравнение непараметрической регрессии для одномерного случая при равномерном законе распределения аргумента искомой зависимости на интервале .

5. Приведите асимптотические свойства непараметрической регрессии.

6. Методы оптимизации непараметрической регрессии по коэффициенту размытости.

7. Как свести задачу многомерной оптимизации непараметрической регрессии по параметрам размытости к одномерной?

8. Общие и отличительные особенности непараметрической регрессии и непараметрической модели коллективного типа.

9. Методика построения непараметрических моделей коллективного типа.

10. Основные задачи оптимизации непараметрических моделей коллективного типа.

11. Итерационный и комбинированный методы оптимизации непараметрических моделей коллективного типа.

12. Обосновать преимущества нелинейных непараметрических коллективов решающих правил в задаче восстановления стохастических зависимостей.

13. Методика синтеза нелинейных непараметрических коллективов решающих правил с параллельной структурой.

14. Методика синтеза нелинейных непараметрических коллективов решающих правил с линейной структурой.

15. Общие и отличительные особенности метода группового учёта аргументов и нелинейных непараметрических коллективов решающих правил с параллельной структурой.

16. Запишите формулу гибридной модели и поясните её параметры.

17. Какие априорные сведения используются при формировании гибридных моделей?

18. Методика синтеза гибридных моделей.

19. Методика формирования гибридной модели при наличии частичных сведений о виде искомой зависимости.

20. Методика построения коллективов решающих правил, основанных на учёте условий их компетентности. Привести их структуру.

21. Сформулируйте постановки задач исследования медико-биологических, экологических и технических систем на основе использования гибридных моделей и нелинейных непараметрических коллективов решающих правил.