Введение
Глава 1. Искусственные нейронные сети и задача сжатия информации 12
1.1. Основные парадигмы искусственных нейронных сетей (ИНС) 12
1.2. Задача сжатия информации 21
1.3. Анализ возможностей использования ИНС для сжатия информации... 30
1.4. Основные направления исследования 38
Выводы по главе 1 40
Глава 2. Сопоставительный анализ статистического и нейросетевого варианта сжатия информации 41
2.1. Постановка задачи и метод исследования 41
2.2. Анализ преобразования исходных данных 48
2.3. Анализ коррелированности сжатых данных 52
2.4. Анализ информативности сжатия информации с помощью автоассоциативной ИНС 59
2.5. Методика построения ИНС 61
Выводы по главе 2 65
Глава 3. Нелинейное сжатие информации 66
3.1. Нейросетевая редукция размерности данных с нелинейными зависимостями 66
3.2. Нейросетевое сжатие информации при анализе свойств нелинейных динамических систем 81
Выводы по главе 3 107
Глава 4. Сжатие стохастических сигналов и их спектров с помощью автоассоциативных ИНС 108
4.1. Применение искусственных нейронных сетей для сжатия стохастических сигналов 108
4.2. Выбор структуры автоассоциативной ИНС при сжатии стохастических сигналов 115
4.3. Применение автоассоциативной ИНС для сжатия спектральной информации 126
Выводы по главе 4 137
Глава 5. Применение автоассоциативной ИНС для решения прикладных задач 138
5.1. Сжатие информации с помощью искусственных нейронных сетей применительно к алгоритмическому обеспечению анализаторов типа "Искусственный нос" 138
5.2. Применение автоассоциативных ИНС для анализа вариабельности ритма сердца 149
Выводы по главе 5 158
Заключение 159
Литература : 161
