Введение
ГЛАВА I. Вспомогательные сведения из теории вероятностей и статистического последовательного анализа 19
1.1. Необходимые сведения из теории вероятностей.. 19
1.2. Общая постановка задачи оптимального останова 25
ГЛАВА 2. Оптимальный останов алгоритмов обучения 34
2.1. Задача обучения распознаванию образов . 34
2.2. Постановка задачи оптимального останова КСА.. 40
2.3. Оптимальный останов КСА 44
2.3.1. Введение 44
2.3.2. Постановка задачи оптимального останова алгоритмов обучения. Определения 45
2.3.3. Оптимальное правило останова 46
2.3.4. Упрощенное вычисление функции Беллмана . 54
2.3.5. О единственности решения уравнения Беллмана 65
2.4. Свойства правил останова КСА 68
2.4.1. Области останова. Оценки среднего времени достижения 68
2.4.2. Асимптотическое поведение множеств с и функций f(Q) 73
2.4.3. Случай конечного числа состояний 76
2.4.4. Алгоритм вычисления решения уравнения Беллмана 79
Результаты моделирования на ЭВМ 84
2.5. Сравнение правил останова 85
2.5.1. Оптимальные моменты остановки в классах Ти /о 85
2.5.2. Эффективность оптимального правила останова в случае конечного числа состояний 96
2.5.3. Сравнение правил останова КСА 103
2.6. Оптимальный останов в задаче обучения распознаванию образов 109
2.6.1. Введение 109
2.6.2. Постановка задачи III
2.6.3. Решение задачи оптимальной остановки 114
2.6.4. Упрошенное нахождение множества останова 122
2.6.5. О единственности решения функционального уравнения 131
Заключение 136
Литература
