Анализ и прогнозирование спортивных данных в нейронных сетях, Касюк С.Т., 2014

Анализ и прогнозирование спортивных данных в нейронных сетях, Касюк С.Т., 2014.

В учебно-методическом пособии раскрыто применение нейронных сетей для анализа и прогнозирования данных в физической культуре и спорте. Показаны принципы проведения кластерного, дискриминантного, регрессионного анализа данных и прогнозирования временных рядов в STATISTICA Automated Neural Networks. Приведены примеры анализа и прогнозирования спортивных данных.
Учебно-методическое пособие предназначено для студентов магистратуры, обучающихся по программе «Информационные технологии в сфере ФКиС».

1.7 Архитектуры нейронных сетей.
В общем случае можно выделить три основных класса нейросетевых архитектур [4]:
1 Однослойные сети прямого распространения. Для данного класса нейронных сетей характерно существование входного слой нейронов, информация от которого передается на выходной слой нейронов. Такая нейронная сеть называется однослойной, при этом под единственным слоем подразумевается выходной слой нейронов.

2 Многослойные сети прямого распространения. Для данного класса нейронных сетей характерно наличие одного или нескольких скрытых слоев, узлы которых называются скрытыми нейронами. Функция последних заключается в преобразовании данных между внешним входным сигналом и выходом нейронной сети. Такие сети способны выделять статистические зависимости высокого порядка.

3 Рекуррентные сети. Для данного класса нейронных сетей характерно наличие обратной связи, оказывающей влияние на способность таких сетей к обучению и на их производительность.
Можно перечислить следующие архитектуры нейронных сетей:
1) многослойные персептроны;
2) сети на радиальных базисных функциях;
3) самоорганизующиеся карты Кохонена;
4) байесовские нейронные сети;
5) обобщенно-рефессионные нейронные сети;
6) сети главных компонент;
7) сети для кластеризации;
8) линейные сети.



ВВЕДЕНИЕ.
1 МЕТОДИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ ПОСТРОЕНИЯ И ПРИМЕНЕНИЯ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ.
1.1 Введение в нейронные сети.
1.2 Основные свойства нейронных сетей.
1.3 Строение биологического нейрона.
1.4. Модель искусственного нейрона.
1.5 Активационные функции нейрона.
1.6 Принципы построения нейронных сетей.
1.7 Архитектуры нейронных сетей.
1.8 Обучение нейронных сетей.
1.9 Применение нейронных сетей в физической культуре и спорте.
2 НАЧАЛО РАБОТЫ В SANN.
2.1 Стартовое окно SANN - New Analysis/Deployment.
2.2 Окно SANN - Data selection.
3 СРЕДСТВА ПОСТРОЕНИЯ И АНАЛИЗА НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ В SANN.
3.1 Построение автоматизированных нейронных сетей.
3.2 Построение пользовательских нейронных сетей.
3.3 Анализ нейронных сетей.
3.4 Сохранение нейронных сетей.
4 КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В SANN.
4.1 Введение в кластерный анализ.
4.2 Построение нейронных сетей для кластерного анализа.
4.3 Анализ полученных нейронных сетей.
4.4 Пример выполнения кластерного анализа в SANN.
5 ДИСКРИМИНАНТНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В SANN.
5.1 Введение в дискриминантный анализ.
5.2 Построение нейронных сетей для дискриминантного анализа.
5.3 Анализ полученных нейронных сетей.
5.4 Пример выполнения дискриминантного анализа.
6 РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ В SANN.
6.1 Введение в регрессионный анализ.
6.2 Построение нейронных сетей для регрессионного анализа.
6.3 Анализ полученных нейронных сетей.
6.4 Пример выполнения регрессионного анализа.
7 АНАЛИЗ ВРЕМЕННЫХ РЯДОВ В SANN.
7.1 Введение в анализ временных рядов.
7.2 Построение нейронных сетей для анализа временных рядов.
7.3 Анализ полученных нейронных сетей.
7.4 Пример выполнения анализа временного ряда.
РЕКОМЕНДУЕМАЯ ЛИТЕРАТУРА.
ПРИЛОЖЕНИЕ А Примерный список вопросов к зачету по анализу спортивных данных в программе STATISTICA 10.
ПРИЛОЖЕНИЕ Б Результаты всех игр сборных европейских стран, участвовавших в Чемпионате Европы по футболу с 1960 по 2000 гт.
ПРИЛОЖЕНИЕ В Случайная выборка спортивных показателей ведущих игроков в американский бейсбол.
ПРИЛОЖЕНИЕ Г Данные о засчитанных мировых рекордах в беге на 100 метров у мужчин с 1912 по 2009 гг.



Бесплатно скачать электронную книгу в удобном формате, смотреть и читать:
Скачать книгу Анализ и прогнозирование спортивных данных в нейронных сетях, Касюк С.Т., 2014 - fileskachat.com, быстрое и бесплатное скачивание.

Скачать pdf
Ниже можно купить эту книгу по лучшей цене со скидкой с доставкой по всей России.Купить эту книгу


Скачать - pdf - Яндекс.Диск.




Теги: Касюк :: информатика :: 2014 :: нейронная сеть