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 PDF
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
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Авторизованные пользователи СПбПУ
Прочитать Печать Загрузить
Интернет Анонимные пользователи

Количество обращений: 45 
За последние 30 дней: 0

Подробная статистика