Details
Title | Модели и методы автоматической классификации состояний технических систем: выпускная квалификационная работа бакалавра: направление 09.03.02 «Информационные системы и технологии» ; образовательная программа 09.03.02_02 «Информационные системы и технологии» |
---|---|
Creators | Курбатов Ярослав Андреевич |
Scientific adviser | Пономарев Алексей Геннадьевич |
Organization | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Imprint | Санкт-Петербург, 2022 |
Collection | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Subjects | машинное обучение ; вероятностная классификация ; эвристические методы ; нейронные сети ; нечеткая логика ; machine learning ; probabilistic classification ; heuristic methods ; neural networks ; fuzzy logic |
Document type | Bachelor graduation qualification work |
File type | |
Language | Russian |
Level of education | Bachelor |
Speciality code (FGOS) | 09.03.02 |
Speciality group (FGOS) | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr23-1193 |
Rights | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Record key | ru\spstu\vkr\21500 |
Record create date | 4/21/2023 |
Allowed Actions
–
Action 'Read' will be available if you login or access site from another network
Group | Anonymous |
---|---|
Network | Internet |
Тема работы: «Модели и методы автоматической классификации состояний технических систем».Предметом исследования являются модели и методы, позволяющие в автоматическом режиме классифицировать состояния технических систем, заданных в виде временного ряда положения системы в пространстве состояний.Цель данной работы: реализовать и сравнить различные методы вероятностной классификации модели технической системы и проанализировать результат.Задачи, которые были решены в ходе работы:.Ознакомление с теоретическими основами задачи классификации методами машинного обучения. Реализация основных методов вероятностной классификации.Синтез компьютерной модели сложной технической системы.Сравнение реализованных методов вероятностной классификации в контексте применения к синтезированной модели.В результате был получен сравнительный анализ основных метод вероятностной классификации и рекомендации относительно выбора метода для той или иной задачи.
Topic: “Models and methods for automatic classification of states of technical systems”.The purpose of this work is to implement and compare various methods of fuzzy classification of a technical system model and analyze the result.Tasks that were solved during the work:Familiarization with the theoretical foundations of the classification problem using machine learning methods. Implementation of the main methods of probabilistic classification.Synthesis of a computer model of a complex technical system.Comparison of the implemented methods of probabilistic classification in the context of application to the synthesized model.As a result, a comparative analysis of the main probabilistic classification methods and recommendations regarding the choice of a method for a particular task were obtained.
Network | User group | Action |
---|---|---|
ILC SPbPU Local Network | All |
|
Internet | Authorized users SPbPU |
|
Internet | Anonymous |
|
- ВВЕДЕНИЕ
- ГЛАВА 1. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ
- 1.1 Обзор литературы
- 1.2 Введение в проблему
- ГЛАВА 2. ОБЗОР МАТЕМАТИЧЕСКИХ МЕТОДОВ
- 2.1 Задача вероятностной классификации
- 2.2 Методы машинного обучения для классификации объектов
- 2.2.1 Метод опорных векторов
- 2.2.2 Метод релевантных векторов
- 2.2.3 Метод LVQ
- 2.2.4 Метод FLVQ
- 2.2.5 Метод классификации, основанный на RBF-сетях
- 2.2.6 Нейро-нечеткий классификатор
- 2.3 Метрики оценки качества модели
- ГЛАВА 3. РЕАЛИЗАЦИЯ МЕТОДА КЛАССИФИКАЦИИ
- 3.2 Проведение моделирования
- 3.3 Анализ результатов
- ГЛАВА 4. РЕАЛИЗАЦИЯ ВЕРОЯТНОСТНОЙ КЛАССИФИКАЦИИ ТЕХНИЧЕСКОЙ СИСТЕМЫ
- 4.1 Описание модели технической системы
- 4.2 Подготовка обучающего набора данных
- ЗАКЛЮЧЕНИЕ
- СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАНЫХ ИСТОЧНИКОВ
Access count: 1
Last 30 days: 0