Адаптация и обучение в автоматических системах
ОглавлениеПредисловиеВведение Глава I. Проблема оптимальности § 1.1. Введение § 1.2. Критерии оптимальности § 1.3. Еще о критериях оптимальности § 1.4. Ограничения § 1.5. Априорная и текущая информация § 1.6. Детерминированные и стохастические процессы § 1.7. Обычный и адаптивный подходы § 1.8. О методах решения проблемы оптимальности § 1.9. Заключение Глава II. Алгоритмические методы оптимизации § 2.1. Введение § 2.2. Условия оптимальности § 2.3. Регулярный итеративный метод § 2.4. Алгоритмы оптимизации § 2.5. Возможное обобщение § 2.6. Разновидности алгоритмов оптимизации § 2.7. Поисковые алгоритмы оптимизации § 2.8. Учет ограничений I § 2.9. Учет ограничений II § 2.10. Методы возможных направлений § 2.11. Обсуждение § 2.12. Многошаговые алгоритмы оптимизации § 2.13. Непрерывные алгоритмы оптимизации § 2.14. Методы случайного поиска § 2.15. Сходимость и устойчивость § 2.16. Условия сходимости § 2.17. Об ускорении сходимости § 2.18. О наилучших алгоритмах § 2.19. Примеры § 2.20. Некоторые задачи § 2.21. Заключение Глава III. Адаптация и обучение § 3.1. Введение § 3.2. Понятия обучения, самообучения и адаптации § 3.3. Формулировка задачи § 3.4. Вероятностные итеративные методы § 3.5. Алгоритмы адаптации § 3.6. Поисковые алгоритмы адаптации § 3.7. Учет ограничений I § 3.8. Учет ограничений II § 3.9. Одно обобщение § 3.10. Многошаговые алгоритмы адаптации § 3.11. Непрерывные алгоритмы § 3.12. Вероятностная сходимость и устойчивость § 3.13. Условия сходимости § 3.14. О правиле остановки § 3.15. Об ускорении сходимости § 3.16. Мера качества алгоритмов § 3.17. Наилучшие алгоритмы § 3.18. Упрощенные наилучшие алгоритмы § 3.19. Частный случай § 3.20. Связь с методом наименьших квадратов § 3.21. Связь с байесовским методом § 3.22. Связь с методом максимального правдоподобия § 3.23. Обсуждение § 3.24. Некоторые задачи § 3.25. Заключение Глава IV. Опознавание § 4.1. Введение § 4.2. Обсуждение задачи опознавания § 4.3. Формулировка задачи § 4.4. Общие алгоритмы обучения § 4.5. Сходимость алгоритмов § 4.6. Персептроны § 4.7. Дискретные алгоритмы обучения § 4.8. Поисковые алгоритмы обучения § 4.9. Непрерывные алгоритмы обучения § 4.10. Замечания § 4.11. Еще об одном общем алгоритме обучения § 4.12. Частные случаи § 4.13. Обсуждение § 4.14. О самообучении § 4.15. О восстановлении плотности распределения и моментов § 4.10. Алгоритмы восстановления § 4.17. Принципы самообучения § 4.18. Средний риск § 4.19. Вариация среднего риска § 4.20. Условия минимума среднего риска § 4.21. Алгоритмы самообучения § 4.22. Обобщение § 4.23. Конкретные алгоритмы § 4.24. Поисковые алгоритмы самообучения § 4.25. Обсуждение § 4.26. Некоторые задачи § 4.27. Заключение Глава V. Идентификация § 5.1. Введение § 5.2. Оценка среднего значения § 5.3. Другой подход § 5.4. Оценка дисперсии § 5.5. Обсуждение § 5.6. Оценка корреляционных функций § 5.7. Определение характеристик нелинейных элементов § 5.8. Оценка коэффициента статистической линеаризации § 5.9. Частные случаи § 5.10. Описание динамических объектов § 5.11. Идентификация нелинейных объектов I § 5.12. Идентификация нелинейных объектов II § 5.13. Идентификация нелинейных объектов III § 5.14. Специальный случай § 5.15. Замечание § 5.16. Идентификация линейных объектов I § 5.17. Идентификация линейных объектов II § 5.18. Оценка параметров распределенных объектов § 5.19. Помехи § 5.20. Устранение влияния помех § 5.21. Некоторые задачи § 5.22. Заключение Глава VI. Фильтрация § 6.1. Введение § 6.2. Критерий оптимальности § 6.3. Структура адаптивного фильтра § 6.4. Частные случаи § 6.5. Адаптивный корректор искажений § 6.6. Поисковые адаптивные фильтры § 6.7. Адаптивный фильтр-предиктор § 6.9. Статистическая теория приема § 6.10. Критерий оптимальности приема § 6.11. Определение решающего правила § 6.12. Обнаружение сигнала на фоне помех I § 6.13. Обнаружение сигнала на фоне помех II § 6.14. Выделение сигнала на фоне помех § 6.15. Критерий оптимального выделения § 6.16. Алгоритм выделения § 6.17. Еще о выделении сигнала на фоне помех § 6.18. Другой критерий оптимальности § 6.19. Оптимальный приемник § 6.20. Возможные упрощения § 6.21. Восстановление входных сигналов § 6.22. Алгоритмы восстановления § 6.23. О влиянии помех § 6.24. Некоторые задачи § 6.25. Заключение Глава VII. Управление § 7.1. Введение § 7.2. Когда нужна адаптация? § 7.3. Постановка задачи § 7.4. Дуальное управление § 7.5. Алгоритмы дуального управления § 7.6. Адаптивные системы управления I § 7.7. Адаптивные системы управления II § 7.8. Модель чувствительности § 7.9. Адаптивные системы управления III § 7.10. Упрощенные адаптивные системы § 7.11. Системы управления по возмущению § 7.12. Алгоритмы оптимального управления § 7.13. Еще одна возможность § 7.14. Экстремальные системы управления § 7.15. Алгоритмы экстремального управления § 7.16. Алгоритмы изучения § 7.17. Непрерывные алгоритмы § 7.18. Структурная схема § 7.19. Возможные упрощения § 7.20. О синтезе оптимальных систем § 7.21. Применение алгоритмов адаптации § 7.22. О синтезе оптимальных систем при наличии помех § 7.23. Управление и опознавание § 7.24. Обобщение метода синтеза § 7.25. Некоторые задачи § 7.26. Заключение Глава VIII. Надежность § 8.1. Введение § 8.2. Понятие надежности § 8.4. Определение показателей надежности § 8.5. Минимизация эксплуатационных расходов § 8.6. Частный случай § 8.7. Минимизация стоимости, веса, объема § 8.8. Алгоритмы минимизации § 8.9. Особый случай § 8.10. Алгоритмы § 8.11. Повышение надежности путем резервирования § 8.12. Повышение надежности путем избыточности § 8.13. Проектирование сложных систем § 8.14. Алгоритмы оптимальной работоспособности § 8.15. О минимаксном критерии оптимизации § 8.16. Еще о проектировании сложных систем § 8.17. Замечание § 8.18. Некоторые задачи § 8.19. Заключение Глава IX. Исследование операций § 9.1. Введение § 9.2. Планирование запасов § 9.3. Критерий оптимальности планирования § 9.4. Алгоритмы оптимального планировании § 9.5. Еще о планировании запасов § 9.6. Оптимальное разовое поступление § 9.7. Оптимальный уровень запасов § 9.8. Замечание § 9.9. Распределение производственных мощностей § 9.10. Пример § 9.11. Распределение средств обнаружения § 9.12. Алгоритм оптимального распределения § 9.13. Распределение областей дискретизации § 9.14. Критерии оптимальности распределения § 9.15. Алгоритм оптимальных оценок § 9.16. Некоторые задачи § 9.17. Заключение Глава X. Игры и автоматы § 10.1. Введение § 10.2. Понятие игры § 10.3. Теорема о минимаксе § 10.4. Уравнения оптимальных стратегий § 10.5. Алгоритмы обучения решению игр § 10.6. Игры и линейное программирование § 10.7. Управление как игра § 10.8. Алгоритмы управления § 10.9. Одно обобщение § 10.10. Пороговые элементы § 10.11. О пороговой реализуемости логических функции § 10.12. Критерий реализуемости § 10.13. Алгоритмы реализуемости § 10.14. Персептрон Розенблата § 10.15. Адалина Уидроу § 10.16. Обучение порогового элемента § 10.17. Автоматы § 10.18. Описание конечных автоматов § 10.19. Стохастические конечные автоматы § 10.20. Взаимодействие автомата со средой § 10.21. О мере целесообразности поведения § 10.22. Обучение автоматов § 10.23. О марковских цепях § 10.24. Марковское обучение § 10.25. Игры автоматов § 10.26. Некоторые задачи § 10.27. Заключение Послесловие Комментарии Литература |
