Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе
Основные парадигмы современного нейрокомпьютера. Анатомия нейросетей. Распознавание образов и сжатие информации. Ассоциативная память. Нейросетевая оптимизация. Предсказание финансовых временных рядов, рисков и рейтингование. Анализ значимости входов.
Подобные документы
Понятие нейронных сетей, которые вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или автоматизации. Применение и возможности нейронных сетей. Аппроксимация функций по набору точек. Сжатие информации. Ассоциативная память.
реферат, добавлен 09.06.2016Применение компрессоров для сжатия исходных данных. Адаптивное сжатие по Хаффмену с равномерной моделью. Восстановление данных, сжатых адаптивным методом Хаффмена. Применение арифметического кодирования. Сжатие информации на основе преобразования.
презентация, добавлен 21.09.2017Понятие распознавания: история развития, классификация основных методов распознавания образов (РО). Общая характеристика задач РО и их основные типы. Главные проблемы и перспективы развития распознавания образов: особенности применения РО на практике.
реферат, добавлен 26.04.2016- 4. Модуль "Распознавание образов интеллектуальными системами" в общеобразовательном курсе информатики
Описание методики преподавания модуля "Распознавание образов интеллектуальными системами", который необходимо рассматривать в ходе освоения курса информатики. Опыт работы с базовыми информационными технологиями, техника поиска информации в сети Интернет.
статья, добавлен 12.06.2021 Распознавание образов при помощи нейросетевых технологий. Алгоритм обучения сети Хопфилда. Вычисление квадратной матрицы размера для ключевых образов по правилу Хебба. Отсутствие проблем с обучением при наличии априорной информации о классах объектов.
статья, добавлен 08.06.2018Понятие "распознавание образов". Особенности разработки математической модели распознавания образов в кибернетике. Общая характеристика задач распознавания образов и их основные типы. Методы и принципы, применяемые в этой сфере вычислительной техники.
контрольная работа, добавлен 30.07.2018Основные характеристики запоминающих устройств. Полностью ассоциативная кэш-память и кэш-память с прямым отображением. Эффективное хранение накапливаемой информации на различных хранителях. Память, как функциональная часть цифровой вычислительной системы.
реферат, добавлен 13.04.2016Классическая реализация генетического алгоритма на основе оценки временных рядов. Практическая применимость в оптимизационных и поисковых задачах. Анализ подбора оптимальных значений генома методом статистического прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 18.01.2018Основные методы анализа и прогнозирования временных рядов, а также проблемы и недостатки этих методов, которые возникают при их применении к нестационарным временным рядам (ВР). Параметрическое оценивание как метод моделирования нестационарных ВР.
статья, добавлен 27.01.2019Проектирование прототипа информационной системы, направленной на прогнозирование финансовых временных рядов. Требования, предъявляемые к ИС. Методы использования алгоритмов прогнозирования, полос Боллинджера, комбинаций и осцилляторов скользящих средних.
дипломная работа, добавлен 28.10.2019Понятие и характеристика временных рядов. Разработка программного средства, предназначенного для автоматизации анализа выборок временных рядов. Поиск корреляций между их признаками и построение графиков проекций множества точек в признаковом пространстве.
дипломная работа, добавлен 15.12.2015Анализ данных временных рядов - метод выяснения закономерности в данных, для предсказания будущих значений, которые помогут более эффективно оптимизировать бизнес-решения. ARIMA - популярный статистический метод для прогнозирования временных рядов.
статья, добавлен 17.12.2020Анализ программ для статистической обработки табличных данных. Рассмотрение программных продуктов с точки зрения их эффективного использования в части анализа динамических рядов. Специализированное программное обеспечение для анализа временных рядов.
статья, добавлен 20.05.2016Этапы развития теории нечетких временных рядов. Основные понятия авторегрессии нечеткого временного ряда. Формализованная постановка задачи нечеткой кластеризации. Модель нечетких тенденций с характеризующими параметрами, ее компоненты и уравнения.
статья, добавлен 19.01.2018Архивация - сжатие информации для ее более рационального размещения на внешнем носителе. Windows - операционные системы, корпорации Microsoft, ориентированные на применение графического интерфейса. Основные достоинства программного приложения 7-Zip.
статья, добавлен 12.05.2016Понятия, определения и проблемы, связанные с системами распознавания образов. Классификация методов, их применение для идентификации и прогнозирования. Роль и место распознавания образов в автоматизации управления сложными системами, кластерный анализ.
курсовая работа, добавлен 26.08.2010Характеристики алгоритма RLE. Групповое сжатие (RLE). Обзор RLE-кодирования, который целесообразно применять для сжатия информации в системах передачи и хранения данных, а также рассмотрены назначение, функциональность и возможности методов сжатия.
курсовая работа, добавлен 09.02.2011Практические приложения распознавания образов. Выработка правил классификации самолетов для бомбардировщиков и истребителей в зависимости от их максимальной скорости и максимального взлетного веса. Обучение по алгоритму обратного распространения ошибки.
контрольная работа, добавлен 28.08.2013Предсказание трехмерной структуры белка. Предсказание матрицы контактов белка с помощью информации об ограничениях, содержащейся в матрице контактов. Применение моделей машинного обучения XGBoost, CatBoost, Logistic Regression, CNN, ResNet, BiLSTM, LSTM.
дипломная работа, добавлен 25.08.2020Сравнение тематик (topics) и обзор специальных сессий двух конгрессов. Новое направление исследований – интеллектуальный анализ баз данных временных рядов (Data Mining for Time Series Data Base). Анализ основных работ по DM баз данных временных рядов.
статья, добавлен 09.09.2012Ассоциативная память на основе искусственной нейронной сети. Извлечение информации из ассоциативной памяти. Степень ортогональности и ее оценка при помощи Евклидова расстояния. Ключевые характеристики, определяющие качество пространственной группировки.
статья, добавлен 29.06.2017Основные виды современных носителей информации и соответствующих им накопителей. Процесс записи и считывания информации в оперативную память. Основные преимущества и недостатки и жестких дисков. Сравнительная характеристика устройств внешней памяти.
презентация, добавлен 26.12.2019- 23. Анализ данных для моделирования временных рядов с использованием надстройки Excel "Пакет анализа"
Сведения о табличном процессоре Excel XP. Особенности работы с формулами и функциями, система адресации. Элементы интерфейса и направления применения надстройки "Пакет анализа". Статистический анализ временных рядов и использование "Мастера диаграмм".
методичка, добавлен 10.05.2011 Описание основ построения нейронных сетей, включая сверточные нейросети. Рассматривается способ реализации механизма распознавания английских рукописных символов и цифр на основе полносвязной и свёрточной нейросетей с использованием фреймворка PyTorch.
статья, добавлен 06.09.2021Сущность понятий "распознавание", "универсальное множество", "образ", "решающее правило", "адаптация" и "обучение". Примеры задач распознавания образов. Перебор, анализ характеристик образа, использование искусственных нейронных сетей при распознавании.
контрольная работа, добавлен 20.12.2012