Details

Title: Development of neural network based decision support expert system for ecological supervision: выпускная квалификационная работа магистра: направление 09.04.01 «Информатика и вычислительная техника» ; образовательная программа 09.04.01_17 «Интеллектуальные системы (международная образовательная программа) / Intelligent Systems (International Educational Program)»
Creators: Ильина Алиса Романовна
Scientific adviser: Шкодырев Вячеслав Петрович
Organization: Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого. Институт компьютерных наук и технологий
Imprint: Санкт-Петербург, 2023
Collection: Выпускные квалификационные работы; Общая коллекция
Subjects: защита окружающей среды; планирование; порядок идентификации; экологические аспекты; PDCA; ISO 14001; нейронная сеть; модели машинного обучения; классификация; перцептрон; IDSS; корреляционный анализ; повышение градиента; деревья решений; environmental protection; planning; order of identification; environmental aspects; neural network; machine learning models; classification; perceptron; correlation analysis; gradient boosting; decision trees
Document type: Master graduation qualification work
File type: PDF
Language: Russian
Level of education: Master
Speciality code (FGOS): 09.04.01
Speciality group (FGOS): 090000 - Информатика и вычислительная техника
DOI: 10.18720/SPBPU/3/2023/vr/vr24-548
Rights: Доступ по паролю из сети Интернет (чтение, печать)
Additionally: New arrival
Record key: ru\spstu\vkr\27431

Allowed Actions:

Action 'Read' will be available if you login or access site from another network

Group: Anonymous

Network: Internet

Annotation

Тема дипломной работы: «Разработка нейросетевой экспертной системы поддержки принятия решений для экологического надзора». Работа посвящена разработке нейросетевой экспертной системы поддержки принятия решений для экологического мониторинга с использованием нейронных технологий и методов машинного обучения на языке Python. Исследование ставит перед собой следующие цели: • Изучение теоретических основ экологического менеджмента и мониторинга; • Исследование и интерпретация атрибутов набора данных экологических аспектов; • Подготовка экологических данных для анализа; • Разработка нейросетевых моделей и их интерпретация; • Разработка моделей машинного обучения; • Экспертное мнение о комплексе мероприятий по минимизации вредного воздействия экологического аспекта на основе экспертного мнения; • Проведение сравнительного анализа разработанных моделей. Работа выполнена на основе набора данных, полученных в ходе одного из рабочих проектов, представляющих собой таблицы экологических аспектов. Набор содержит 7964 записи с 310 подробными экологическими аспектами. В результате были получены четыре модели. На основании полученных моделей был сделан вывод об их точности. Также была сформулирована гипотеза по улучшению разработанного решения.

The subject of the graduate thesis is "Development of neural network based decision support expert system for ecological supervision" This work is devoted to development of neural network based decision support expert system for ecological monitoring using neural technologies and machine learning techniques using Python language. The research sets the following goals: • Exploration of the theoretical basics of ecological management and monitoring; • Exploration and interpretation of the attributes of the dataset of ecological aspects; • Preparation of ecological data for analysis; • Development of neural network based models and their interpretation; • Development of machine-learning models; • Expert feedback on the set of actions to minimize the harmful impact of the ecological aspect on the base of the experts input; • Conducting a comparative analysis of the developed models. The work was carried out on the basis of a data set obtained during one of the work projects, which represent tables of ecological aspects. The set contains 7964 records with 310 detailed ecological aspects. As a result, four models were obtained. Based on the obtained models, a conclusion about their accuracies was made.  Also, a hypothesis regarding the improvement of the developed solution was formulated.

Document access rights

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

Usage statistics

stat Access count: 3
Last 30 days: 3
Detailed usage statistics