Алгоритм выявления причинно-следственных связей на основе эмпирических данных
Формальные определения корневой, прямой и непрямой причин посредством математического аппарата причинных байесовых сетей (БС). Этапы задачи обучения БС на основе статистических данных. Разработка алгоритма структурного обучения причинной байесовой сети.
Подобные документы
Математические методы систематизации, обработки и использования статистических данных для научных выводов. Генеральная и выборочная совокупность статистических данных. Способы группировки статистических данных. Корреляционный и регрессионный анализ.
реферат, добавлен 29.11.2014Математическое моделирование, форма и принципы представления моделей и особенности их представления. Компьютерное моделирование при обработке опытных данных, типы интерполяции. Этапы алгоритма сглаживания опытных данных методом наименьших квадратов.
курс лекций, добавлен 19.06.2015Исследование методов анализа эмпирических данных на основе расчета частот, построения гистограмм и графиков распределения. Анализ методов проверки распределения эмпирических данных на нормальность. Исследование методов анализа таблиц сопряженности.
контрольная работа, добавлен 02.03.2018Выведение корреляционной зависимости в виде управлений прямой и параболы на основе данных статистических наблюдений. Оценка тесноты связи между Х и Y с помощью коэффициента корреляции. Расчет коэффициентов а0, а1, а2 методом решения системы уравнений.
лабораторная работа, добавлен 03.10.2014Анализ систем обработки трафика как систем массового обслуживания, актуальность задачи прогнозирования его изменения. Оценка роли и значения разработанного алгоритма прогнозирования в улучшении работы систем анализа трафика для периодов высокой нагрузки.
статья, добавлен 30.07.2017Обобщение единичных данных, образующих совокупность в целях выявления закономерностей, присущих изучаемому явлению в целом. Виды статистических группировок, статистические таблицы. Цифровое выражение итоговой характеристики всей наблюдаемой совокупности.
контрольная работа, добавлен 21.11.2015Анализ данных с помощью определения структуры кластера. Изучение алгоритма поиска центра Минковского для кластеризации по методу к-средних для различных значений степени. Постановка задачи кластеризации. Описание алгоритма с использованием метрики.
дипломная работа, добавлен 01.12.2019Определение понятия "аппроксимация", сущность и особенности метода аппроксимации при анализе, обобщении и использовании эмпирических результатов. Получение эмпирических формул методом наименьших квадратов. Расчёт аппроксимаций экспериментальных данных.
курсовая работа, добавлен 03.05.2014Анализ видов задач машинного обучения. Характеристика принципов работы некоторых методов классификации, включая ансамблевые. Разработка модели для осуществления ансамблевой классификации на основе задачи о рекомендациях. Описание алгоритма работы модели.
дипломная работа, добавлен 30.08.2016Разработка эффективного вычислительного алгоритма решения задачи вариационной инициализации модели океана. Разработка сопряженной сигма-модели динамики океана. Основные алгоритмы для решения прямой и сопряженной задачи вычисления функции уровня.
автореферат, добавлен 02.08.2018Генетические алгоритмы для поиска экстремума многоэкстремальных функций. Методы генерации начальной популяции. Инициализация популяции на основе закона распределения. Одно- и многоэкстремальные функции. Досрочное прерывание генетического алгоритма.
статья, добавлен 30.05.2018Обзор моделей прогнозирования заболеваемости с помощью интернет данных. Применение машинного обучения, нейронный сетей. Прогнозирование эпидемиологического индекса гриппа: хранение данных, поисковые запросы из Яндекс. Вычисление среднеквадратичной ошибки.
дипломная работа, добавлен 10.12.2019Решение задачи по разбиению наблюдений на основе анализа метрик качества, предоставляемой провайдером услуги на основе метода k-means. Выявление класса элементов, соответствующего обучающей выборке. Параметры, по которым проводится разбиение на классы.
статья, добавлен 06.05.2018Алгоритм и основные этапы построения треугольной сети для заданной посредством контрольных точек поверхности NURBS. Сравнительная характеристика и анализ преимуществ использования двух распространенных методов подразбиений – Loop и Modified Butterfly.
статья, добавлен 21.06.2018Разработка и анализ алгоритма, его структура и основные этапы реализации. Анализ входных и выходных данных, используемые процедуры. Программа на языке Turbo Pascal, ее листинг, формирование руководства пользователя и оценка результатов тестирования.
курсовая работа, добавлен 27.11.2014- 16. Алгоритм Сугено
Этапы алгоритма Мамдани. Использование аппарата нечеткой логики для задач аппроксимации. Логический контроллер Сугено как универсальный аппроксиматор в условиях сравнения различных алгоритмов. Теоретическое обоснование алгоритма Сугэно в этом качестве.
реферат, добавлен 17.07.2013 Построение распределений и оценка выборочных характеристик случайных величин на основе опытных данных. Схема применения критерия Пирсона к оценке согласованности теоретического и статистического распределений. Схема применения критерия А.Н. Колмогорова.
лабораторная работа, добавлен 22.03.2016Создание методики разработки инфологической модели многомерного представления данных для случаев существования и отсутствия электронных банков данных. Нейросетевая модель и алгоритм поиска решения задачи распределения капиталовложений на ремонт зданий.
автореферат, добавлен 28.03.2018Рассмотрение особенностей развития математического обучения и его влияния на систему обучения дискретной математики. Сравнительный анализ влияния выбора направления развития дискретной математики. Внедрение разработок в развитие математического обучения.
статья, добавлен 11.10.2024- 20. Алгоритм двухпараметрической аппроксимации нормального частотного распределения нечетким интервалом
Описание численно-аналитического алгоритма решения задачи определения реперных точек нормированного симметричного нечеткого интервала, аппроксимирующего нормальное частотное распределение с произвольными параметрами математического ожидания и дисперсии.
статья, добавлен 22.01.2017 Совместное использование правоохранительными органами обобщенных баз данных как один из способов противодействия преступности сетевого типа. Особенности математического моделирования структуры террористических групп с использованием теории сетей.
статья, добавлен 20.08.2018Обзор алгоритмов кластеризации, позволяющих разбить данные по группам признаков без потери точности результата. Обоснование алгоритма, результатом применения которого являются наиболее устойчивые группы данных. Задача кластерного анализа и управление им.
статья, добавлен 17.08.2018Исследование причин возникновения "Неклассической теории погрешностей измерений". Обоснование адекватности принципов этой теории практике современных многократных наблюдений, что позволяет осуществлять анализ данных на более высоком математическом уровне.
статья, добавлен 05.03.2018Количественный и качественный анализ массовых явлений. Систематизация и группировка исходных данных. Построение рядов и таблиц распределения. Прогнозирование случайной величины. Требования репрезентативности, этапы изучения статистических совокупностей.
реферат, добавлен 29.03.2018Методы восстановления пропусков данных, их классификация. Выявление основных достоинств и недостатков каждого из методов для выбора наиболее оптимального, согласно имеющимся у исследователя исходных данных, технических возможностей и целей исследования.
статья, добавлен 30.01.2018