Введение
ГЛАВА 1. Методы изучения гидродинамических течений; вейвлет-анализ данных; нейросетевая обработка и распознавание образов (обзор литературы) 14
1.1 Методы изучения гидродинамических течений 14
1.2 Вейвлет-преобразование 22
1.3 Нейронная сеть, как метод статистического анализа многопараметрических данных : 27
1.4 байесовы сети 31
1.5 основные выводы к главе i : 32
ГЛАВА 2. Описание расчетов и используемых расчетных схем 33
2.1 Описание расчетов, полученных по программе nut 33
2.2 Статистическое распределение ширины зоны перемешивания при развитии процессов рт-неустойчивости 37
2.3 Расчеты, проведенные по программе мах 41
2.4 Основные выводы к главе 2 46
ГЛАВА Предобработка данных 47
3.1 Учет пространственной информации с помощью вейвлет-кодирования исходных полей 47
3.2 Сжатие информации, метод главных линейных компонент 52
3.3 Получение фильтров прямого преобразования 57
3.4 Построение фильтров прямого преобразования по процессам, рассчитанным по программе мах 74
3.5 Основные выводы к главе 3 75
ГЛАВА 4. Кластерный анализ данных. карты кохонена ..81
4.1 Карты кохонена как способ визуализации многомерного пространства 81
4.2 Кластеризация состояний процессов, представленных в пространстве главных компонент с помощью самоорганизующихся карт кохонена 86
4.3 Критерий выбора представления. Энтропия данных 91
4.4 Построение предиктора 97
4.5 Анализ расчетов, проведенных по программе мах 102
4.6 Сравнительный анализ двух численных схем 106
4.7 Предиктор для совместной базы данных 111
4.8 Совместный анализ процессов с разным числом атвуда 112
4.9 Основные выводы к главе 4 . 114
Заключение 115
Приложение 1 118
Приложение 2 120
Приложение 3 121
Литература
