Details

Title Поиск зависимостей между характеристиками объектов на основе методов машинного обучения: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_04 - Программное обеспечение вычислительной техники и автоматизированных систем
Creators Дроздов Игорь Дмитриевич
Other creators Никифоров Игорь Валентинович
Organization Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint Санкт-Петербург, 2018
Collection Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects машинное обучение; анализ зависимостей; характеристика; модульная архитектура; композиционные методы
Document type Bachelor graduation qualification work
File type PDF
Language Russian
Level of education Bachelor
Speciality code (FGOS) 09.03.01
Speciality group (FGOS) 090000 - Информатика и вычислительная техника
Links Отзыв руководителя
DOI 10.18720/SPBPU/2/v18-1366
Rights Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование)
Record key RU\SPSTU\edoc\54567
Record create date 10/25/2018

Allowed Actions

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Action 'Download' will be available if you login or access site from another network

Group Anonymous
Network Internet

Бакалаврская дипломная работа посвящена исследованию методов поиска и анализа зависимостей характеристик объектов. Проведен обзор существующих методов машинного обучения, способных решить поставленные задачи, на основе которого дана сравнительная характеристика рассмотренных методов. В рамках работы по результатам сравнительного анализа представлен способ реализации выбранного метода машинного обучения в проекции на поставленные задачи. Предложена модульная архитектура приложения, а также интерфейсы взаимодействия различных частей. Описанные подходы реализованы в программном продукте, позволяющим анализировать зависимость курса валют от новостей. В результате суммарно разработано 5 методов регрессионного анализа, которые были применены для обработки обучающей выборки, выходные данные оценены 8 разными критериями.

Network User group Action
ILC SPbPU Local Network All
Read Print Download
Internet Authorized users SPbPU
Read Print Download
Internet Anonymous

Access count: 119 
Last 30 days: 0

Detailed usage statistics