Системно-когнитивный анализ временных рядов на примере фондового рынка (синтез и верифи-кация семантической информационной модели)
Технология применения системно-когнитивного анализа и его инструментария – системы "Эйдос" для синтеза и верификации информационных семантических моделей временных рядов. Экранная форма системы с прогнозом времени завершения пакетного распознавания.
Подобные документы
Основные 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 27.01.2019Изучение и характеристика основных методов и алгоритмов прогнозирования временных рядов на примере решения конкретной задачи интеллектуального анализа данных. Ознакомление с навыками работы с модулями интегрированной статистической системы Statistica.
лабораторная работа, добавлен 29.03.2022Проектирование 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 28.10.2019Анализ проблемы управления агропромышленным холдингом. Особенности применения системно-когнитивного анализа (СК-анализ). Исследование трех частных моделей, которые входят в двухуровневую семантическую информационную модель агропромышленного холдинга.
статья, добавлен 26.04.2017Классическая 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 18.01.2018Решение задачи идентификации классов цветов ириса с помощью автоматизированного системно-когнитивного анализа и его программ. Интеллектуальная система "Эйдос". Разработка классификационных и описательных шкал и градаций. Кодирование исходных данных.
статья, добавлен 26.05.2017- 32. Синтез и верификация двухуровневой семантической информационной модели агропромышленного холдинга
Описание смысла семантической информационной модели СК-анализа. Результаты верификации системы частных моделей, входящих в двухуровневую семантическую информационную модель управления агропромышленным холдингом. Процентные распределения по группам.
статья, добавлен 26.04.2017 Проблема и концепция ее решения, характеристика исходных данных. Этапы системно-когнитивного анализа и преобразование данных в информацию, а ее в знания в системе "Эйдос". Решение задач идентификации, прогнозирования, принятия решений в системе "Эйдос".
статья, добавлен 13.05.2017- 34. Системно-когнитивные модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации
Сущность системно-когнитивного анализа. Изучение этапов автоматизированного системно-когнитивного анализа. Процесс когнитивной структуризации и формализации предметной области. Модели прогнозирования развития многоотраслевой агропромышленной корпорации.
статья, добавлен 20.05.2017 - 35. 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 Информационная технология определения структуры сложных стохастических временных рядов. Метод сингулярного разложения исходного ряда. Процедура выбора метода построения моделей прогнозирования с оценкой степени риска при принятии решений в управлении.
статья, добавлен 19.06.2018Рассмотрение особенностей метода и основных понятий автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с его главными компонентами. Определение возможностей его применения для сопоставимой оценки эффективности вузов на концептуальном уровне.
статья, добавлен 29.04.2017- 38. Решение задачи классификации боеприпасов по типам стрелкового нарезного оружия методом АСК-анализа
Определение типа стрелкового нарезного оружия с помощью автоматизированного системно-когнитивного анализа и системы "Эйдос". Автоматический ввод изображений боеприпасов. Синтез и верификация моделей обобщенных образов боеприпасов по типам оружия.
статья, добавлен 22.05.2017 Применение методов системно-когнитивного анализа и интеллектуальной системы "Эйдос-Х++" для создания моделей сложных многофакторных нелинейных объектов управления на основе зашумленных фрагментированных массивов эмпирических данных большой размерности.
статья, добавлен 29.04.2017Рассмотрение вопросов интеллектуального анализа данных, представленных временными рядами, на основе моделей гранулярного компьютинга, включающих матрицизацию окна временными рядами с последующим сингулярным разложением. Современное состояние исследований.
статья, добавлен 21.06.2016Исследование и характеристика специфических особенностей интеллектуальной системы Эйдос, которая является программным инструментарием автоматизированного системно-когнитивного анализа. Онакомление с кратким описанием классической F-меры Ван Ризбергена.
статья, добавлен 26.05.2017Характеристика особенностей метода автоматизированного системно-когнитивного анализа. Ознакомление с основными функциями программного инструментария – интеллектуальной системы "Эйдос". Определение сущности взвешенного метода наименьших квадратов.
статья, добавлен 20.05.2017Ознакомление с проблемами управления социально-экономическими системами в агропромышленном комплексе. Рассмотрение теоретических основ, математической модели, методики численных расчетов и программного инструментария системно-когнитивного анализа.
статья, добавлен 29.04.2017Метод синтеза полиномиальных нейронных сетей для решения задач прогнозирования нестационарных временных рядов. Характеристика метода с точки зрения численной реализации, усложнения архитектуры нейронной сети и пересчета настроенных синаптических весов.
автореферат, добавлен 30.01.2016Анализ временных рядов как основной шаг в построении модели прогнозирования. Выявление различных признаков и параметров рассматриваемого временного ряда. Визуализация данных как самый сильный инструмент на этапе формирования модели прогнозирования.
статья, добавлен 19.12.2017Сфера применения искусственных нейронных сетей (ИНС). Использование ИНС в прогнозировании временных рядов. Возможности применения ИНС для моделирования демографической динамики. Прогнозирование динамики численности населения, смертности и рождаемости.
статья, добавлен 16.07.2018Основные этапы автоматизированного системно-когнитивного анализа и преобразование данных в информацию. Разработка классификационных и описательных шкал и градаций. Особенность создания обучающей выборки. Решение прямой и обратной задачи SWOT-анализа.
контрольная работа, добавлен 15.05.2017Сравнение 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 09.09.2012Применение автоматизированного системно-когнитивного (АСК) анализа для ввода и оцифровки изображений из графических файлов. Синтез обобщенных изображений классов, абстрагирование, классификация и идентификация. Численный пример АСК-анализа изображений.
статья, добавлен 20.05.2017Рассмотрение машинного обучения как одного из приоритетных направлений на сегодняшний день. Особенности автоматизации процесса построения модели обработки данных для коммерческого использования. Характеристика методов декомпозиции временных рядов.
статья, добавлен 19.12.2017