Детальная информация
Название | 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» |
---|---|
Авторы | Курбатов Ярослав Андреевич |
Научный руководитель | Пономарев Алексей Геннадьевич |
Организация | Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий |
Выходные сведения | Санкт-Петербург, 2022 |
Коллекция | Выпускные квалификационные работы ; Общая коллекция |
Тематика | машинное обучение ; вероятностная классификация ; эвристические методы ; нейронные сети ; нечеткая логика ; machine learning ; probabilistic classification ; heuristic methods ; neural networks ; fuzzy logic |
Тип документа | Выпускная квалификационная работа бакалавра |
Тип файла | |
Язык | Русский |
Уровень высшего образования | Бакалавриат |
Код специальности ФГОС | 09.03.02 |
Группа специальностей ФГОС | 090000 - Информатика и вычислительная техника |
DOI | 10.18720/SPBPU/3/2022/vr/vr23-1193 |
Права доступа | Доступ по паролю из сети Интернет (чтение) |
Ключ записи | ru\spstu\vkr\21500 |
Дата создания записи | 21.04.2023 |
Разрешенные действия
–
Действие 'Прочитать' будет доступно, если вы выполните вход в систему или будете работать с сайтом на компьютере в другой сети
Группа | Анонимные пользователи |
---|---|
Сеть | Интернет |
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.
Место доступа | Группа пользователей | Действие |
---|---|---|
Локальная сеть ИБК СПбПУ | Все |
|
Интернет | Авторизованные пользователи СПбПУ |
|
Интернет | Анонимные пользователи |
|
- 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
Количество обращений: 1
За последние 30 дней: 0