|
Оглавление
Предисловие редактора Введение Глава 1. О теории потенциальной эффективности мониторинговых систем дистанционного обнаружения аномалий на поверхности Земли 1.1. Способы контроля за состоянием окружающей среды 1.2. Блок-схема мониторинговой системы с многоканальным решателем 1.3. Расчет основных параметров мониторинговой системы 1.4. Специфика фиксатора. Оценки осуществимости работы фиксатора при подвижных аномалиях 1.5. Специфика решателя. Многоканальное классическое обнаружение Глава 2. Оптимизационная задача обучения принятию статистических решений 2.1. Общая постановка задачи 2.2. Величины, характеризующие решающие правила 2.3. Критерий оптимальности 2.4. Классический метод построения решающих правил с помощью оценок параметров. Нормальное распределение 2.5. Вычисление фактических вероятностей ошибок для классической процедуры, использующей критерий Неймана— Пирсона Глава 3. Оптимальная процедура Данкова 3.1. Оптимальная процедура обучения различению нормально распределенных случайных величин с неизвестными средними значениями и известными дисперсиями 3.2. Таблицы средних значений вероятностей ошибок второго рода для оптимальной решающей процедуры 3.3. Методы оценки рассеяния характеристик процедур различения после обучения 3.4. Реализация процедуры на ЭВМ Мир-2 Глава 4. Задача обучения различению нормально распределенных случайных величин с неизвестными дисперсиями 4.1. Постановка задачи 4.2. Решающее правило, получаемое методом оценки параметров распределений 4.3. Численные примеры решающего правила, получаемого методом оценки параметров распределений 4.4. Решающее правило для нормально распределенных случайных величин с неизвестными дисперсиями и известными средними значениями, удовлетворяющее необходимым условиям оптимальности 4.5. Численные примеры решающего правила, удовлетворяющего необходимым критериям оптимальности
4.6. Реализация процедуры на ЭВМ Мир-2
Глава 5. Процедура обучения принятию статистических решений для экспоненциально распределенных случайных величин с неизвестными параметрами
5.1. Постановка задачи
5.2. Решающее правило, получаемое методом оценки параметров распределений
5.3. Численные примеры решающего правила, получаемого методом оценки параметров распределений
5.4. Решающее правило для экспоненциально распределенных случайных величин с неизвестными параметрами, удовлетворяющее необходимым условиям оптимальности
5.5. Численные примеры решающего правила, удовлетворяющего условиям оптимальности
5.6. Реализация оптимального решающего правила на ЭВМ Мир-2
Глава 6. Процедуры обучения принятию статистических решений для биноминально распределенных случайных величин с неизвестной вероятностью единичного исхода
6.1. Решающее правило, получаемое по методу оценки параметров
6.2. Решающее правило, использующее условный критерий
Глава 7. О некоторых алгоритмах распознавания образов
7.1. Методы распознавания образов
7.2. Распознавание образов и эволюционное моделирование
7.3. Реализация алгоритма распознавания образов по методу дискриминантного анализа
7.4. Метод пороговых статистик и их использование при обнаружении сигналов
7.5. Непараметрические ранговые критерии
Глава 8. Алгоритмы статистического анализа экспериментальных данных
8.1. Анализ пятнистости
8.2. Программа для вычисления статистических характеристик пятен
8.3. Рабочая процедура промежуточной обработки статистической информации зондирования земной поверхности
8.4. Машинная реализация картирования контуров пятен
Приложения
Приложение 1. Обзор основных результатов теории потенциальной эффективности сложных систем
Приложение 2. RIС-качество. Предельный закон живучести с учетом помехоустойчивости
Приложение 3. Параллельное декодирование при равномерном кодировании
Приложение 4. Доказательство оптимальпости алгоритма Данкова
Приложение 5. Вывод вспомогательных соотношений
Приложение 6. Таблица средних значений вероятностей ошибок второго рода для оптимальной решающей процедуры (нормальное распределение)
Литература
|