Нейронные сети. Statistica Neural Networks. Методология и технологии современного анализа данных

Изложены нейросетевые методы анализа данных, основанные на использовании пакета Statistica Neural Networks (фирма производитель StatSoft), полностью адаптированного для русского пользователя. Даны основы теории нейронных сетей; большое внимание уделено решению практических задач, всесторонне рассмотрена методология и технология проведения исследований с помощью пакета Statistica Neural Networks - мощного инструмента анализа и прогнозирования данных, имеющего широкие применения в бизнесе, промышленности, управлении, финансах. Книга содержит множество примеров анализа данных, практические рекомендации по проведению анализа, прогнозирования, классификации, распознавания образов, управления производственными процессами с помощью нейронных сетей.Для широкого круга читателей, занимающихся исследованиями в банковской сфере, промышленности, экономике, бизнесе, геологоразведке, управлении, транспорте и других областях. ОглавлениеПредисловие ко второму изданиюВведение. Приглашение в нейронные сетиГлава 1. ОСНОВНЫЕ ПОНЯТИЯ АНАЛИЗА ДАННЫХГлава 2. ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ ВЕРОЯТНОСТЕЙГлава 3. ВВЕДЕНИЕ В ТЕОРИЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙГлава 4. ОБЩИЙ ОБЗОР НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙПараллели из биологииБазовая искусственная модельПрименение нейронных сетейПре- и постпроцессирование.Многослойный персептронРадиальная базисная функцияВероятностная нейронная сетьОбобщенно-регрессионная нейронная сетьЛинейная сетьСеть КохоненаЗадачи классификацииЗадачи регрессииПрогнозирование временных рядовОтбор переменных и понижение размерностиГлава 5. ПЕРВЫЕ ШАГИ В STATISTICA NEURAL NETWORKS.Начинаем работуСоздание набора данныхСоздание новой сетиСоздание набора данных и сетиОбучение сетиЗапуск нейронной сетиПроведение классификацииГлава 6. ДАЛЬНЕЙШИЕ ВОЗМОЖНОСТИ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙКлассический пример: Ирисы ФишераОбучение с кросс-проверкойУсловия остановкиРешение задач регрессииРадиальные базисные функцииЛинейные модели.Сети КохоненаВероятностные и обобщенно-регрессионные сетиКонструктор сетейГенетический алгоритм отбора входных данныхВременные рядыГлава 7. ПРАКТИЧЕСКИЕ СОВЕТЫ ПО РЕШЕНИЮ ЗАДАЧПредставление данныхВыделение полезных входных переменныхПонижение размерностиВыбор архитектуры сетиПользовательские архитектуры сетейВременные рядыГлава 8. ПРИМЕРЫ ПРИМЕНЕНИЯ (CASE STUDIES)Пример 1. Понижение размерности в геологическом исследованиеПример 2. Распознавание образовПример 3. Нелинейная классификация двумерных множествПример 4. Сегментация различных образцов топлива по данным лабораторного исследованияПример 5. Построение модели поведенческого скорингаПример 6. Аппроксимация функцийПример 7. Прогнозирование продаж нефтиПример 8. Мониторинг и предсказание температурного режима на установкеПример 9. Определение достоверности цифровой подписиГлава 9. КРАТКОЕ РУКОВОДСТВОДанныеСетиОбучение сетейДругие типы сетейРабота с сетьюПересылка результатов в систему STATISTICAГлава 10. КЛАССИЧЕСКИЕ МЕТОДЫ, АЛЬТЕРНАТИВНЫЕ НЕЙРОННЫМ СЕТЯМКлассический дискриминантный анализ в STATISTICAКлассификацияЛогит-регрессияФакторный анализ в STATISTICAГлава 11. ДОБЫЧА ДАННЫХ В STATISTICAПриложение 1. Генератор кодаПриложение 2. Интеграция STATISTICA с ERP-системамиСписок литературыПредметный указатель