курсовая работа  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.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

 #####    #    ####    ###   ####  
     #   ##        #  #   #      # 
    #     #     ###    ####   ###  
   #      #        #      #      # 
  #       #    ####    ###   ####  
                                   

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 02.12.2014
Размер файла 2,6 M

Подобные документы

  • Описание платформы Deductor, ее назначение. Организационная структура аналитической платформы Deductor, состав модулей. Принципы работы программы, импорт и экспорт данных. Визуализация информации, сценарная последовательность и мастер обработки.

    курсовая работа [3,7 M], добавлен 19.04.2014

  • Исследование выборки из отсчётов стационарного эргодического случайного процесса. Моделирование нового процесса, подобного исходному, с использованием моделей авторегрессии и скользящего среднего различных порядков. Разработка программы моделирования.

    курсовая работа [537,9 K], добавлен 07.07.2013

  • Выбор публичных показателей для построения, обучения и тестирования модели нейронной сети, которая будет использована в основе информационной системы прогнозирования банкротства банков. Обзор моделей прогнозирования банкротства кредитных организаций.

    дипломная работа [1,2 M], добавлен 30.06.2017

  • Выделение подсистем на основе некоторой меры. Выбор типов шкал. Метод логического ранжирования. Построение моделей систем. Динамическая модель системы в виде сети Петри. Элементарные контуры графа системы. Расчет энтропии системы и матрицы приоритетов.

    курсовая работа [1,2 M], добавлен 06.08.2013

  • Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013

  • Алгоритм декомпозиции графов и расчеты динамики логических сетей. Преобразование пространства булевых векторов. Описание блоков программной реализации и их взаимодействие. Разработка программы "слияния" статистик на основе алгоритма объединения.

    дипломная работа [111,8 K], добавлен 07.03.2012

  • Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.

    курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010

  • Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.

    дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017

  • Интеллектуальные системы и искусственный интеллект. Рассмотрение моделей рассуждений и целей их создания. Знания и их представление, логические, сетевые, фреймовые и продукционные модели. Моделирование рассуждений на основе прецедентов и ограничений.

    курсовая работа [74,0 K], добавлен 26.12.2010

  • Определение понятия знания, модели его представления – фреймовая, продукционная, семантическая. Разбор аналитической платформы Deductor. Описание демо-примера программы Deductor– прогнозирование с помощью линейной регрессии, использование визуализатора.

    курсовая работа [1,1 M], добавлен 07.06.2011

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.