Методы, модели и алгоритмы интеллектуального анализа данных при создании обучающих систем в текстильной и легкой промышленности
Методика интеллектуального анализа и преобразования эксплицированных данных при построении модели знаний обучающей системы. Формирование свойств инструментальных сталей для швейных игл, подбор рецептур крашения, оценка качества синтетических нитей.
Рубрика | Экономико-математическое моделирование |
Предмет | Системный анализ, управление и обработка информации (промышленность) |
Вид | автореферат |
Язык | русский |
Прислал(а) | Пименов Виктор Игоревич |
Дата добавления | 08.02.2018 |
Размер файла | 1,7 M |
Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже
Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.
Подобные документы
Изучение методов моделирования и анализа панельных данных. Построение ABC-XYZ классификации среди данных широкой номенклатуры по товарным запасам торгового предприятия. Виды исходных данных и построение на их основе модели регрессии по панельным данным.
курсовая работа [363,2 K], добавлен 23.02.2015Основные категории и критерии инструментальных средств, предназначенных для моделирования информационных систем. Проведение анализа предметной области проекта автомастерской массового обслуживания и построение математической модели данной системы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 18.08.2012Статистический анализ по выборке. Проведение регрессионного анализа исходных данных и выбор аналитической формы записи производственной функции. Выполнение экономического анализа в выбранной регрессионной модели на основе коэффициентов эластичности.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 22.07.2015Процесс построения и анализа эконометрической модели в пакете Econometric Views. Составление, расчет и анализ существующей проблемы. Проверка адекватности модели реальной ситуации на числовых данных в среде Eviews. Построение регрессионного уравнения.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 17.02.2014Классические подходы к анализу финансовых рынков, алгоритмы машинного обучения. Модель ансамблей классификационных деревьев для прогнозирования динамики финансовых временных рядов. Выбор алгоритма для анализа данных. Практическая реализация модели.
дипломная работа [1,5 M], добавлен 21.09.2016Обоснование целесообразности применения статистических данных в анализе устойчивого развития региона. Сбор, обработка статистических данных по основным секторам Кемеровской области. Оценка их полноты и качества. Принципы построения математической модели.
дипломная работа [2,6 M], добавлен 30.05.2013SWOT-анализ стоматологической клиники. Оценка степени влияния факторов на увеличении количества жалоб клиентов и причин их перехода к конкурентам. Исследование особенностей восприятия покупателями различных атрибутов наручных часов с помощью модели Кано.
курсовая работа [310,6 K], добавлен 11.04.2014Определение экономических рисков разными авторами. Основные способы анализа чувствительности модели. Суть и технология анализа чувствительности модели как способ восстановления финансового равновесия, принятия оптимального решения, недостатки метода.
курсовая работа [205,0 K], добавлен 27.05.2009Основная терминология, понятие и методы факторного анализа. Основные этапы проведения факторного анализа и методика Чеботарева. Практическая значимость факторного анализа для управления предприятием. Метода Лагранжа в решении задач факторного анализа.
контрольная работа [72,9 K], добавлен 26.11.2008Изучение показателей качества конструкционного газобетона как случайных величин. Проведение модульного эксперимента и дисперсионного анализа с целью определения достоверности влияния факторов на поведение выбранных показателей качества данной продукции.
курсовая работа [342,3 K], добавлен 08.05.2012