Разработка и построение прогностических моделей на основе нейронной сети в аналитической платформе Deductor
"Наивная" модель прогнозирования. Прогнозирование методом среднего и скользящего среднего. Метод опорных векторов, деревьев решений, ассоциативных правил, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, декомпозиции временного ряда и кластеризации.
Подобные документы
Исследование нечеткой модели управления. Создание нейронной сети, выполняющей различные функции. Исследование генетического алгоритма поиска экстремума целевой функции. Сравнительный анализ нечеткой логики и нейронной сети на примере печи кипящего слоя.
лабораторная работа, добавлен 25.03.2014Общие принципы работы систем биометрической идентификации личности. Программные инструменты для разработки приложения, осуществляющего идентификацию пользователя на основе его клавиатурного почерка. Проектирование базы данных и структуры нейронной сети.
дипломная работа, добавлен 20.12.2013Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа, добавлен 13.01.2013Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация, добавлен 09.10.2013Функционирование систем массового обслуживания с разными типами заявок. Построение математической модели, постановка задачи оптимизации среднего времени ожидания. Решение задачи оптимизации системы. Разработка программного кода для оптимизации системы.
дипломная работа, добавлен 27.10.2017Обучение простейшей и многослойной искусственной нейронной сети. Метод обучения перцептрона по принципу градиентного спуска по поверхности ошибки. Реализация в программном продукте NeuroPro 0.25. Использование алгоритма обратного распространения ошибки.
курсовая работа, добавлен 05.05.2015Идентификация объектов методом наименьших квадратов, построение линейной модели для неравноточных измерений входной величины. Численные процедуры оценивания параметров нелинейной регрессии; аналитическая модель химического реактора; линеаризация.
курсовая работа, добавлен 12.12.2010Описание документооборота института и кафедры. Анализ технологии документооборота на основе диаграмм SADT (IDEF0). Обоснование проектных решений по видам обеспечения. Разработка базы данных на основе даталогического моделирования в среде MS Access.
дипломная работа, добавлен 09.02.2012Выявление закономерностей и свойств, применимых в искусственной нейронной сети. Построение графиков и диаграмм, определяющих степень удаленности между объектами. Моделирование, тестирование и отладка программной модели, использующей клеточный автомат.
дипломная работа, добавлен 25.02.2015Структурная организация сети IP. Основные виды строения сетей IP-телефонии. Способ и средства организации сети TCP/IP, ее структурная организация. Определение длины информационного блока, среднего времени его доставки. Расчет структурных параметров.
реферат, добавлен 01.10.2014Описание предметной области автоматизации. Программа обследования и план-график выполнения работ на предпроектной стадии. Метод группового принятия решения с помощью кластеризации экспертных оценок альтернатив. Построение диаграммы потоков данных DFD.
дипломная работа, добавлен 07.12.2014Анализ существующих решений системы поддержки принятия решений для корпоративной сети. Многоагентная система. Разработка концептуальной модели. Структура базы знаний. Разработка модели многоагентной системы на базе сетей Петри. Методика тестирования.
дипломная работа, добавлен 19.01.2017Понятие искусственного нейрона и искусственных нейронных сетей. Сущность процесса обучения нейронной сети и аппроксимации функции. Смысл алгоритма обучения с учителем. Построение и обучение нейронной сети для аппроксимации функции в среде Matlab.
лабораторная работа, добавлен 05.10.2010Разработка системы прогнозирования временных рядов динамики продаж товаров с учетом факторов влияния ForExSal, предназначенной для определения краткосрочного прогноза предполагаемого спроса. Анализ концептуальной и функциональной схемы работы системы.
отчет по практике, добавлен 27.03.2011Обзор существующих решений на основе открытых данных. Выбор социальных сетей для извлечения данных. Ограничение геолокации сообщений из социальных сетей. Разработка формата хранения. Визуализация собранных данных методом теплой карты. Архитектура системы.
дипломная работа, добавлен 18.11.2017Эволюция памяти компьютеров на основе оптических носителей. Организация записи данных на компакт-диски. Локальные компьютерные сети. Формат кадра технологии Ethernet. Многоуровневая модель взаимодействия открытых систем ISO/OSI. Прикладные протоколы.
курсовая работа, добавлен 02.12.2012Разработка самообучающейся интеллектуальной информационной системы для анализа кредитоспособности заемщика и оценки кредитных рисков на основе подхода иммунокомпьютинга. Применение процедур кластеризации, классификации и формирования оценок рисков.
курсовая работа, добавлен 09.06.2012Анализ вариантов проектных решений и выбор на его основе оптимального решения. Синтез функциональной схемы микропроцессорной системы на основе анализа исходных данных. Процесс разработки аппаратного и программного обеспечения микропроцессорной системы.
курсовая работа, добавлен 20.05.2014Примеры построения тестов и технологии исследования алгоритмов на их основе. Построение тестов на основе метода покрытия решений и проведение исследования соответствующего исходного алгоритма и алгоритма с ошибками в операторах проверки условий.
контрольная работа, добавлен 24.05.2016- 71. Нейронные сети
Механизм работы нервной системы и мозга человека. Схема биологического нейрона и его математическая модель. Принцип работы искусственной нейронной сети, этапы ее построения и обучения. Применение нейронных сетей в интеллектуальных системах управления.
презентация, добавлен 16.10.2013 Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа, добавлен 19.05.2011Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа, добавлен 14.06.2013Обзор и анализ программных технологий создания WEB-приложений для аналитической обработки данных. Разработка многомерных моделей данных для построения OLAP-кубов по международному научно-техническому и образовательному сотрудничеству вузов России.
дипломная работа, добавлен 16.05.2013- 75. Метод расчета мехатронной системы привода телескопа на основе равновесно-оптимальной балансировки
Радиотелескоп - сложный объект управления из семи регулируемых приводов. Построение мехатронной модели привода радиотелескопа, исследование взаимодействия ее подсистем. Алгоритмы стабильного, эффективного управления и стабильно-эффективных компромиссов.
дипломная работа, добавлен 23.09.2013