Нейросетевые информационные технологии в банковской сфере
Анализ существующих систем кредитного скоринга, их основные недостатки. Исследование нескольких алгоритмов data mining и выбор оптимального из них. Описание системы кредитного скоринга, созданной с использованием нейронных сетей и оценка ее эффективности.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 27.05.2018 |
| Размер файла | 207,1 K |
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
Описание функциональных возможностей технологии Data Mining как процессов обнаружения неизвестных данных. Изучение систем вывода ассоциативных правил и механизмов нейросетевых алгоритмов. Описание алгоритмов кластеризации и сфер применения Data Mining.
контрольная работа [208,4 K], добавлен 14.06.2013Описание кредитного отдела OAO "Сбербанк". Информационные системы и технологии кредитного отдела. Программные продукты, предлагаемые для банков, в частности для кредитной сферы. Варианты улучшения существующей информационной системы кредитного отдела.
курсовая работа [457,9 K], добавлен 24.09.2014Основы для проведения кластеризации. Использование Data Mining как способа "обнаружения знаний в базах данных". Выбор алгоритмов кластеризации. Получение данных из хранилища базы данных дистанционного практикума. Кластеризация студентов и задач.
курсовая работа [728,4 K], добавлен 10.07.2017Data mining, developmental history of data mining and knowledge discovery. Technological elements and methods of data mining. Steps in knowledge discovery. Change and deviation detection. Related disciplines, information retrieval and text extraction.
доклад [25,3 K], добавлен 16.06.2012- Визуализация профиля пользователя социальной сети на основе обработки семантического описания данных
Анализ существующих музыкальных сетей, профиля музыкального файла. Технологии и возможности Web 2.0. Анализ алгоритмов в Data Mining. Структура социальной сети. Набор графических элементов, описывающий человека в зависимости от прослушиваемой музыки.
дипломная работа [3,7 M], добавлен 20.04.2012 Совершенствование технологий записи и хранения данных. Специфика современных требований к переработке информационных данных. Концепция шаблонов, отражающих фрагменты многоаспектных взаимоотношений в данных в основе современной технологии Data Mining.
контрольная работа [565,6 K], добавлен 02.09.2010Анализ проблем, возникающих при применении методов и алгоритмов кластеризации. Основные алгоритмы разбиения на кластеры. Программа RapidMiner как среда для машинного обучения и анализа данных. Оценка качества кластеризации с помощью методов Data Mining.
курсовая работа [3,9 M], добавлен 22.10.2012Разработка системы оценки кредитоспособности заемщика с использованием персептрона. Сущность скоринговых систем, нейронных сетей. Скоринговые системы как средство минимизации кредитного риска. Этапы проектирования сети. Определение значимости параметров.
презентация [882,9 K], добавлен 19.08.2013Перспективные направления анализа данных: анализ текстовой информации, интеллектуальный анализ данных. Анализ структурированной информации, хранящейся в базах данных. Процесс анализа текстовых документов. Особенности предварительной обработки данных.
реферат [443,2 K], добавлен 13.02.2014Диагностический анализ изучения алгоритмов обучения нейронных сетей "с учителем". Сбор входных и выходных переменных для наблюдений и понятие пре/пост процессирования. Подготовка и обобщение многослойного персептрона, модель обратного распространения.
курсовая работа [249,3 K], добавлен 22.06.2011Изучение методов разработки систем управления на основе аппарата нечеткой логики и нейронных сетей. Емкость с двумя клапанами с целью установки заданного уровня жидкости и построение нескольких типов регуляторов. Проведение сравнительного анализа.
курсовая работа [322,5 K], добавлен 14.03.2009Анализ существующих алгоритмов распознавания режимов работы газотурбинного двигателя. Метод группового учета аргументов, метод Байеса. Применение технологий системного моделирования на этапе проектирования интеллектуальной системы распознавания режимов.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 11.04.2012Способы применения технологий нейронных сетей в системах обнаружения вторжений. Экспертные системы обнаружения сетевых атак. Искусственные сети, генетические алгоритмы. Преимущества и недостатки систем обнаружения вторжений на основе нейронных сетей.
контрольная работа [135,5 K], добавлен 30.11.2015Технологии решения задач с использованием нейронных сетей в пакетах расширения Neural Networks Toolbox и Simulink. Создание этого вида сети, анализ сценария формирования и степени достоверности результатов вычислений на тестовом массиве входных векторов.
лабораторная работа [352,2 K], добавлен 20.05.2013Исследование эффективности применения нейронных сетей в рамках отношений между людьми. Принцип работы с нейросимулятором. Составление обучающей выборки и проектирование персептронов. Анализ выбора супружеской пары с использованием нейросетевых технологий.
презентация [150,8 K], добавлен 19.08.2013История создания и характеристики системы SWIFT. Основные принципы создания АИС для банковской сферы, назначение и основные возможности системы "клиент-банк". Понятия баз данных и систем управления в Access, использование запросов, отчетов, форм.
контрольная работа [55,3 K], добавлен 24.11.2010Задача анализа деловой активности, факторы, влияющие на принятие решений. Современные информационные технологии и нейронные сети: принципы их работы. Исследование применения нейронных сетей в задачах прогнозирования финансовых ситуаций и принятия решений.
дипломная работа [955,3 K], добавлен 06.11.2011Классификация задач DataMining. Создание отчетов и итогов. Возможности Data Miner в Statistica. Задача классификации, кластеризации и регрессии. Средства анализа Statistica Data Miner. Суть задачи поиск ассоциативных правил. Анализ предикторов выживания.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 19.05.2011Сущность и экономическое обоснование, методы и подходы к прогнозированию валютного курса. Описание технологии интеллектуальных вычислений. Применение генетических алгоритмов для настройки архитектуры нейронных сетей. Основные способы улучшения модели.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 26.03.2016Способы применения нейронных сетей для решения различных математических и логических задач. Принципы архитектуры их построения и цели работы программных комплексов. Основные достоинства и недостатки каждой из них. Пример рекуррентной сети Элмана.
курсовая работа [377,4 K], добавлен 26.02.2015
