Методика оценки эффективности методов кластеризации при построении интеллектуального репозитария
Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
Подобные документы
Обзор существующих решений кластеризации лиц. Разработка прототипа мобильного приложения группирующего лица. Алгоритм кластеризации лиц. Архитектура мобильного приложения. Тестовый набор данных. Оценка результатов экспериментального запуска алгоритмов.
дипломная работа, добавлен 04.12.2019Разработка задачи кластеризации с учётом интеллектуального формирования параметрической модели SQL-запроса. Анализ проблем с производительностью программных систем промышленного или коммерческого уровня. Изучение представлений производительности Oracle.
статья, добавлен 12.01.2018Анализ структурно-функционального решения интеллектуального хранилища. Индексирование документов как важная операция, обеспечивающая возможности информационного поиска. Особенность адаптации стандартного генетического алгоритма к задаче кластеризации.
статья, добавлен 18.01.2018Рассмотрение подхода к автоматической кластеризации и классификации объектов по данным обучающей выборки с применением современных инструментальных средств. Известные методы решения задачи кластеризации. Выбор инструментальных средств решения задачи.
статья, добавлен 27.02.2019Изучение и характеристика интеллектуальной информационной системы "Эйдос". Разработка методики оценки качества математических моделей систем искусственного интеллекта для классификации животных по внешним признакам на основе базы данных репозитария UCI.
статья, добавлен 14.05.2017Технологии и методы интеллектуального анализа данных. Этапы процесса интеллектуального анализа. Задачи, которые решает Data mining. Концепция методов кластерного анализа. Вещественно-значные, бинарные, номинальные, порядковые переменные и их значимость.
статья, добавлен 28.01.2019Проблема объединения результатов распределённых вычислений для совместной обработки головным процессором. Реализация параллельно-последовательной древовидной структуры обмена с помощью нового параллельного алгоритма кластеризации GRID-ресурсов.
статья, добавлен 02.02.2019- 33. Построение предметной модели обучаемого на основе учебного текста методом островной кластеризации
Построение модели с использованием размеченного учебного текста и ключевых слов, выделение логически связанных фрагментов предметной области с целью индивидуализации изложения материала и тематического оценивания. Применение идей островной кластеризации.
статья, добавлен 12.08.2016 Формирование аналитических данных посредством выполнения операции очищения данных локальных баз организации, применения статистических методов и других сложных алгоритмов. Рассмотрение офисных приложений и систем интеллектуального анализа данных.
реферат, добавлен 11.06.2015Методы автоматизированного неразрушающего контроля в рамках задачи кластеризации данных по применению коротковолнового электромагнитного излучения при дефектоскопии. Методы исследования: самоорганизующиеся карты Кохонена в рамках Data Mining подхода.
статья, добавлен 11.11.2018Методы интеллектуального анализа данных, основанных на применении искусственных нейронных сетей, их ключевая особенность. Понятие репрезентативности исходных данных. Формирование обучающей выборки и оценка достоверности данных таблиц базы данных.
статья, добавлен 30.05.2017Анализ системы управления подсистемами технического обеспечения интеллектуального здания. Особенность применения нейронных сетей. Сравнение методов случайных лесов, наивного байесовского классификатора и градиентного бустинга для задач прогнозирования.
диссертация, добавлен 04.12.2019Описание базовых задач для нейронных сетей и исторически первых методов настройки сетей для их решения: классификация (персептрон Розенблатта); ассоциативная память (сети Хопфилда); восстановление пробелов в данных; кластер-анализ (сети Кохонена).
курсовая работа, добавлен 04.04.2009Определение понятия и характеристика архитектуры нейросети. Теория искусственного интеллекта Мак-Каллока и Питса. Изучение основ нейроматематики. Перцептрон и сеть Хопфилда. Самоорганизующаяся карта Коохонена. Пример кластеризации в выходном слое.
презентация, добавлен 14.12.2017Рассмотрено применение технологии искусственных нейронных сетей для реализации систем интеллектуального автоматического управления. Проведен сравнительный анализ различных схем нейроуправления. Алгоритмы и методы обучения искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 02.04.2019Виды атак на информационные системы. Исследование эффективности антивирусного программного обеспечения. Использование программ интеллектуального анализа событий для защиты информационной системы. Сложность функционирования искусственных нейронных сетей.
статья, добавлен 27.02.2018Кластеризация, решение задач коммивояжера с помощью генетических алгоритмов. Разбиение участников рейда на группы методом древовидной кластеризации, выявление центра сбора участников с помощью генетических алгоритмов. Проверка качества кластеризации.
курсовая работа, добавлен 05.02.2014Рассмотрение системы анализа поведения посетителей web-сайта с использованием методов интеллектуального анализа данных и наглядной интерпретацией полученных результатов. Оценка качества страниц сайта с помощью нечеткого вывода. Схема работы системы.
статья, добавлен 16.01.2018Особенности процесса разработки онтологии и информационного наполнения Web-порталов. Визуализация сетей соавторства на основе алгоритма кластеризации. Характеристики элементов одного сообщества. Стратегия комбинированного изображения отношений партономии.
статья, добавлен 18.01.2018Классификация ИС в менеджменте. Особенности систем поддержки принятия решений. Характеристика интеллектуального гуманоидного робота от Honda. Базовые понятия и методика построения ЭС. Рассмотрение нейронных сетей. Определение виртуальной реальности.
реферат, добавлен 06.11.2013Анализ принципов обучения нейронных сетей, их классификация. Описание алгоритмов обучения искусственных нейронных сетей: правило Хебба и Кохонена, дельта-правило, обратного распространения ошибки, стохастические алгоритмы, машины Больцмана и Коши.
лекция, добавлен 21.09.2017Понятие и классификация нейронных сетей; их структура и принцип работы. Особенности применения нейронных сетей в телекоммуникационных системах. Методы решения задач маршрутизации. Принципы прогнозирования потоков данных на основе нечетно-нейронных сетей.
дипломная работа, добавлен 26.05.2018Применение модели MapReduce в распределенном поиске, сортировке, обращении графа веб-ссылок, обработки статистики логов сети, построении инвертированных индексов и кластеризации документов. Характеристика возможностей и основных компонентов Hadoop.
курсовая работа, добавлен 07.11.2019Понятие искусственных нейронных сетей. Модель и архитектура технического нейрона. Обучение нейронных сетей. Основные функциональные возможности программ моделирования нейронных сетей. Однослойный и многослойный персептроны. Принцип работы сети Кохонена.
дипломная работа, добавлен 19.11.2015Определение видов нейронных сигналов, методики обучения и тестирования в зависимости от типа используемой автономной навигационной системы. Рассмотрение случаев, когда счисление ведётся на основе данных от лага, гирокомпаса или инерциальной системы.
статья, добавлен 28.10.2018