База данных: Университетская библиотека ONLINE
Страница 1, Результатов: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
Александровская, Ю. П.
Классификация многомерных данных в экономике: дискриминантный анализ [Электронный ресурс] : учебное пособие / Ю. П. Александровская ; Казанский национальный исследовательский технологический университет. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет (КНИТУ), 2018. - 80 с. : схем., табл., ил. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - Библиогр. в кн. - ISBN 978-5-7882-2396-4 : Б. ц.
ББК 65.053я73
Кл.слова (ненормированные):
Учебник для высшей школы
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы проведения дискриминантного анализа многомерных данных. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторных работ.Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика».Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
Александровская, Ю. П.
Классификация многомерных данных в экономике: дискриминантный анализ [Электронный ресурс] : учебное пособие / Ю. П. Александровская ; Казанский национальный исследовательский технологический университет. - Казань : Казанский национальный исследовательский технологический университет (КНИТУ), 2018. - 80 с. : схем., табл., ил. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - Библиогр. в кн. - ISBN 978-5-7882-2396-4 : Б. ц.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
Учебник для высшей школы
Аннотация: Рассмотрены теоретические и практические вопросы проведения дискриминантного анализа многомерных данных. Каждая тема наряду с теоретическим материалом содержит методические рекомендации по выполнению лабораторных работ.Предназначено для студентов, обучающихся по направлению «Экономика».Подготовлено на кафедре бизнес-статистики и математических методов в экономике.
2.
Подробнее
Ильясова, Н. Ю.
Информационные технологии анализа изображений в задачах медицинской диагностики [Электронный ресурс] : научно-популярное издание / Н. Ю. Ильясова, А. В. Куприянов, А. Г. Храмов. - Москва : Радио и связь, 2012. - 424 с. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - ISBN 5-89776-014-4 : Б. ц.
Аннотация: В книге рассматриваются информационные технологии анализа биомедицинских диагностических изображений, в частности, изображений кровеносных сосудов глазного дна, кристаллограмм биологических жидкостей, изображений препаратов крови, рентгеновских изображений коронарных сосудов. Разработанные математический аппарат и информационные технологии позволяют получать числовые признаки на основе оценивания геометрических параметров медицинских диагностических изображений при автоматизации диагностических исследований. Развиваются следующие математические методы анализа изображений: метод поля направлений, метод локального веерного преобразования, метод корреляционно-спектрального и текстурного анализа, вейвлет-анализ, искусственные нейронные сети, дискриминантный и факторный анализ. Приводятся результаты тестирования и экспериментальных исследований информационных технологий на компьютерных моделях и на натурных диагностических изображениях. Для специалистов, использующих новые информационные технологии медицинской диагностики, а также для аспирантов и студентов старших курсов соответствующих специальностей и направлений.
Доп.точки доступа:
Куприянов, А. В.
Храмов, А. Г.
Ильясова, Н. Ю.
Информационные технологии анализа изображений в задачах медицинской диагностики [Электронный ресурс] : научно-популярное издание / Н. Ю. Ильясова, А. В. Куприянов, А. Г. Храмов. - Москва : Радио и связь, 2012. - 424 с. - электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация. - ISBN 5-89776-014-4 : Б. ц.
Аннотация: В книге рассматриваются информационные технологии анализа биомедицинских диагностических изображений, в частности, изображений кровеносных сосудов глазного дна, кристаллограмм биологических жидкостей, изображений препаратов крови, рентгеновских изображений коронарных сосудов. Разработанные математический аппарат и информационные технологии позволяют получать числовые признаки на основе оценивания геометрических параметров медицинских диагностических изображений при автоматизации диагностических исследований. Развиваются следующие математические методы анализа изображений: метод поля направлений, метод локального веерного преобразования, метод корреляционно-спектрального и текстурного анализа, вейвлет-анализ, искусственные нейронные сети, дискриминантный и факторный анализ. Приводятся результаты тестирования и экспериментальных исследований информационных технологий на компьютерных моделях и на натурных диагностических изображениях. Для специалистов, использующих новые информационные технологии медицинской диагностики, а также для аспирантов и студентов старших курсов соответствующих специальностей и направлений.
Доп.точки доступа:
Куприянов, А. В.
Храмов, А. Г.
Страница 1, Результатов: 2