Помощь в написании студенческих работ
Антистрессовый сервис

Литература. 
Использование скрытой марковской модели при синтезе стохастического алгоритма решения задачи

Реферат: Литература. Использование скрытой марковской модели при синтезе стохастического алгоритма решения задачи
РефератПомощь в написанииУзнать стоимостьмоей работы

Binder J., Murphy K. and Russell S. Space-Efficient Inference in Dynamic Probabilistic Networks//Int'l, Joint Conf. on Artificial Intelligence. 1997. V. 1, № 5, pp. 1292−1296. Lawrence R., Rabiner A. Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition//Proceedings of the IEEE. 1989. V. 77. № 2, February. pp. 257−286. Baum L.E. An inequality and associated maximization… Читать ещё >

Литература. Использование скрытой марковской модели при синтезе стохастического алгоритма решения задачи (реферат, курсовая, диплом, контрольная)

вероятностный марковский модель.

  • 1. Филатов В. А., Козырь О. Ф. Модель поведения автономного сценария в задачах управления распределенными информационными ресурсами //Инженерный вестник Дона, 2013, № 3 URL: ivdon.ru/magazine/archive/ n3y2013/1771/.
  • 2. Аль-Хулайди А. А. Разработка нового стохастического метода управления очередями заданий с использованием Марковских процессов для параллельных вычислений на кластере//Инженерный вестник Дона, 2011, № 1 URL: ivdon.ru/magazine/archive/n1y2011/332/.
  • 3. Mikhaylov A.A., Bazuyeva S.A. Probabilistic Approach to the Synthesis of Algorithm for Solving Problems//Modern Applied Science/Canadian Center of Science and Education. 2015. V. 9, № 5. pp. 125−132.
  • 4. Рудаков К. В. Универсальные и локальные ограничения в проблеме коррекции эвристических алгоритмов // Кибернетика. 1987. № 2. С. 30−35.
  • 5. Рудаков К. В. Полнота и универсальные ограничения в проблеме коррекции эвристических алгоритмов классификации//Кибернетика. 1987. № 3. С. 106−109.
  • 6. Рудаков К. В. Симметрические и функциональные ограничения в проблеме коррекции эвристических алгоритмов классификации // Кибернетика. 1987. № 4. С. 73−77.
  • 7. Рудаков К. В. О применении универсальных ограничений при исследовании алгоритмов классификации // Кибернетика. 1988. № 1. С. 1−5.
  • 8. Рабинер Л. Р. Скрытые марковские модели и их применение в избранных приложениях при распознавании речи: Обзор//ТИЭР М: Наука, 1989. Выпуск 2. Том 77. С. 86−102.
  • 9. Binder J., Murphy K. and Russell S. Space-Efficient Inference in Dynamic Probabilistic Networks//Int'l, Joint Conf. on Artificial Intelligence. 1997. V. 1, № 5, pp. 1292−1296.
  • 10. Lawrence R., Rabiner A. Tutorial on Hidden Markov Models and Selected Applications in Speech Recognition//Proceedings of the IEEE. 1989. V. 77. № 2, February. pp. 257−286.
  • 11. Lawrence R. Rabiner, Juang B.H. An introduction to hidden Markov models//IEEE ASSP Magazine. 1986. January. pp. 4−15.
  • 12. Forney G.D., JR. The Viterbi Algorithm//Proceedings of the IEEE. 1973. V. 61, № 3, March. pp. 268 — 277.
  • 13. Витерби А. Д., Омура Дж.К. Принципы цифровой связи и кодирования/Пер. с англ. под ред. К. Ш. Зигангирова. М.: Радио и связь. 1982. 536 с.
  • 14. Золотарёв В. В., Овечкин Г. В. Помехоустойчивое кодирование. Методы и алгоритмы: Справочник /Под. ред. чл.-кор. РАН Ю. Б. Зубарева. М.: Горячая линия. Телеком. 2004. 126 с.
  • 15. Морелос-Сарагоса Р. Искусство помехоустойчивого кодирования. Методы, алгоритмы, применение/пер. с англ. В. Б. Афанасьева. М.: Техносфера. 2006. 320 с.
  • 16. Baum L.E. An inequality and associated maximization technique in statistical estimation for probabilistic functions of a Markov process//Inequalities. 1972. № 3. pp. 1−8.
Показать весь текст
Заполнить форму текущей работой

Сессия? Спокойно!