С 17 марта 2020 г. для ресурсов (учебные, научные, материалы конференций, статьи из периодических изданий, авторефераты диссертаций, диссертации) ЭБ СПбПУ, обеспечивающих образовательный процесс, установлен особый режим использования. Обращаем внимание, что ВКР/НД не относятся к этой категории.

Details

Title: Анализ и оценка алгоритмов на основе деревьев решений, их последующая оптимизация и повышение точности: выпускная квалификационная работа магистра: 15.04.06 - Мехатроника и робототехника ; 15.04.06_04 - Робототехника
Creators: Тулемисов Нурлан Тилекович
Scientific adviser: Уланов Владимир Николаевич
Other creators: Чупров Сергей Геннадьевич
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт промышленного менеджмента, экономики и торговли
Imprint: Санкт-Петербург, 2019
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: Базы данных; Распознавание образов; Робототехнические системы; деревья решений; классификация; анализ данных
UDC: 004.651.4(043.3); 004.93'1(043.3); 621.865.8(043.3)
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Speciality code (FGOS): 15.04.06
Speciality group (FGOS): 150000 - Машиностроение
Links: Отзыв руководителя; Рецензия; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-760
Rights: Свободный доступ из сети Интернет (чтение, печать, копирование)

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

Annotation

Объектом исследования были алгоритмы на основе деревьев и их последующая модификация. Цель работы — проанализировать алгоритмы на основе решений, создать задачу классификации и повысить точность прогнозов путем доробки алгоритма. В процессе работы был произведен обзор использования деревьев решений в робототехнике. Было сформулировано четкое план над работой с любыми типами данных. Созданы модели классификации. Алгоритм дерева решений был доработан, что позволило повысить точность прогнозирования.

The object of the study were algorithms based on trees and their subsequent modification. The goal of the work is to analyze decision-based algorithms, create a classification task and improve the accuracy of forecasts by using the algorithm. In the process, a review was made of the use of decision trees in robotics. A clear plan was formulated to work with any type of data. Created classification models. The decision tree algorithm was improved, which made it possible to improve the accuracy of forecasting.

Document access rights

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

Table of Contents

  • ВВЕДЕНИЕ
  • 1 Практическое применение алгоритмов деревьев решений
  • 1.1 Алгоритмы деревьев для планирование пути
  • 1.2 Деревья решений моделей поведения роботами
  • 1.3 Использование дерева решений для распознавание образов
  • 1.4 Деревья решений для распознавания речи
  • 1.5 Глубокие нейронные деревья решений
  • 1.6 Классическое дерево принятия решений
  • 1.7 Вывод по разделу
  • 2 Постановка задачи
  • 2.1 Естественная постановка задачи
  • 2.2 Математическая постановка задачи
  • 3 Предварительный анализ данных
  • 3.1 Подготовка исходных данные
  • 3.2 Визуальный анализ данных
  • 3.3 Вывод по разделу
  • 4 Построение моделей классификации
  • 4.1 Случайный лес
  • 4.2 Градиентный бустинг на деревьями решений
  • 4.3 Оценка важности признака
  • 5 Классическое представление алгоритмов на основе деревьев
  • 6 Повышение предсказательной способности дерева решений
  • 6.1 Логическое описание алгоритм
  • 6.2 Построение алгоритма
  • 6.3 Анализ полученных данных
  • 6.4 Вывод по разделу
  • ЗАКЛЮЧЕНИЕ
  • СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ

Usage statistics

stat Access count: 35
Last 30 days: 0
Detailed usage statistics