Детальная информация
Название | Разработка программного модуля классификации поведения крупного рогатого скота на основе гибридной обработки данных акселерометра и барометра: выпускная квалификационная работа бакалавра: 09.03.01 - Информатика и вычислительная техника ; 09.03.01_02 - Технологии разработки программного обеспечения |
---|---|
Авторы | Ромащенко Давид Юрьевич |
Научный руководитель | Болсуновская Марина Владимировна |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2019 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | машинное обучение ; трёхосевой датчик акселерометра ; барометр ; классификация ; мониторинг коров ; machine learning ; 3-axis accelerometer ; barometer ; classification ; cow monitoring |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.01 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
Ссылки | Отзыв руководителя ; Рецензия ; Отчет о проверке на объем и корректность внешних заимствований |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2019/vr/vr19-917 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать, копирование) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\3397 |
Дата создания записи | 15.10.2019 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Действие 'Загрузить' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке модуля, который осуществляет классификацию состояния коров в реальном времени при помощи алгоритмов машинного обучения. Реализованы различные признаки необходимые для построения конечной модели. Классификаторы строиться на основе открытой библиотеки машинного обучения scikit-learn. Выбор наиболее информативных признаков для классификации данных от выбранных сенсоров и наиболее точного алгоритма классификации.
Graduation qualifying work is devoted to the development of a module that classifies the state of cows in real time using machine learning algorithms. Implemented various features then necessary to build the final model. Classifiers are based on the scikit-learn open library of machine learning. Selection of the most informative features for classifying data from selected sensors and the most accurate classification algorithm.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
Количество обращений: 45
За последние 30 дней: 0