Прогнозирование урожайности подсолнечника по Краснодарскому краю с применением системно-когнитивного анализа (решение задач прогнозирования и исследования предметной области)
Исследование особенностей системно-когнитивной модели искусственной экосистемы насаждений подсолнечника Краснодарского края. Рассмотрение и характеристика экранной формы результата прогнозирования будущего сценария изменения урожайности подсолнечника.
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 29.04.2017 |
| Размер файла | 2,0 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
Прогнозирование валютных курсов с использованием искусственной нейронной сети. Общая характеристика среды программирования Delphi 7. Существующие методы прогнозирования. Характеристика нечетких нейронных сетей. Инструкция по работе с программой.
курсовая работа [2,2 M], добавлен 12.11.2010Роль, место, структура прогнозирования и предсказывания в информационно-аналитической работе. Характеристика его методов: имитационного моделирования, морфологического анализа,"дерева целей", неформального прогнозирования. Основные правила их составления.
контрольная работа [90,3 K], добавлен 19.04.2011Рассмотрение особенностей структурного разбиения предметной области. Характеристика функциональной и информационной модели бизнес-процессов предметной области. Построение IDEF0- и IDEF1Х-модели заданной предметной области с помощью пакета Design/IDEF.
контрольная работа [486,5 K], добавлен 08.06.2019Стратегия иерархического, многослойного управления большими системами. Метод согласования модели. Двухуровневое решение задачи статической оптимизации. Метод прогнозирования взаимодействия. Согласование цели, однородность. Время отклика прогнозирования.
лекция [201,0 K], добавлен 29.09.2008Пример дерева решений. Анализ древовидной структуры данных. Предикторные (зависимые) переменные как признаки, описывающие свойства анализируемых объектов. Решение задач классификации и численного прогнозирования с помощью деревьев классификации.
презентация [391,1 K], добавлен 09.10.2013Разработка подсистемы учета перечней льготных должностей в Отделении Пенсионного фонда Российской Федерации по Краснодарскому краю. Организация трудовых моментов. Функциональная структура подсистемы. Характеристика задач, логическое проектирование.
реферат [414,5 K], добавлен 15.06.2012Проект автоматизированной системы прогнозирования относительного курса валютных пар для международной валютной биржи Forex с использованием нейронных сетей. Требования к техническому обеспечению. Обоснование выбора средств автоматизации программы.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 05.01.2013Разработка фрагментов математического обеспечения для автоматизированной информационной системы прогнозирования нагрузки пассажирских авиаперевозок. Анализ входных данных и предметной области. Состав информационной базы автоматизированного комплекса.
курсовая работа [1,6 M], добавлен 07.03.2015Решение задач прогнозирования цен на акции "Мазут" на 5 дней, построение прогноза для переменной "LOW". Работа в модуле "Neural networks", назначение вкладок и их характеристика. Построение системы "Набор программистов" нечеткого логического вывода.
курсовая работа [3,2 M], добавлен 26.12.2016Исследование задачи и перспектив использования нейронных сетей на радиально-базисных функциях для прогнозирования основных экономических показателей: валовый внутренний продукт, национальный доход Украины и индекс потребительских цен. Оценка результатов.
курсовая работа [4,9 M], добавлен 14.12.2014Предмет и этапы когнитивного анализа задач, его основные методы и их реализация на псевдокодовом языке. Виды факторов, использующихся при когнитивном моделировании систем. Предъявляемые к библиотеке требования, оценка ее экономической эффективности.
дипломная работа [1,3 M], добавлен 29.01.2013Понятие экспертных систем, их классификация, виды и структура. Построение продукционной модели экспертной системы прогнозирования результатов сессии на основании анализа успеваемости, ее реализация в языке логического программирования Visual Prolog.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 25.01.2011Задача 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 06.11.2011Основные теоретические положения объектно–ориентированной технологии программирования. Характеристика языка и словарь моделирования UML. Представление управления моделью. Построение диаграммы классов и описание функционирования предметной области.
курсовая работа [859,4 K], добавлен 11.05.2015Прогнозирование на фондовом рынке с помощью нейронных сетей. Описание типа нейронной сети. Определение входных данных и их обработка. Архитектура нейронной сети. Точность результата. Моделирование торговли. Нейронная сеть прямого распространения сигнала.
дипломная работа [2,7 M], добавлен 18.02.2017Описание предметной области "Магазин по продаже компьютерных комплектующих". Построение ER и реляционной модели данных, сущности и связи. Создание ER и реляционной модели данных, запросов, представлений, хранимых процедур для предметной области.
курсовая работа [32,2 K], добавлен 15.06.2014Понятие и разновидности, подходы к формированию инфологических моделей. Модель информационной системы Захмана, направления ее развития и анализ результатов. Компоненты инфологического уровня описания предметной области. Сбор требований пользователей.
презентация [136,3 K], добавлен 19.08.2013Рассмотрение применения компьютерных программ в прогнозировании. Определение прогнозного объема перевозок грузов на основе среднего темпа роста и экстраполяции тренда. Расчет статистических критериев. Построение доверительного интервала прогноза.
курсовая работа [381,1 K], добавлен 13.01.2015Интеллектуальный анализ данных как метод поддержки принятия решений, основанный на анализе зависимостей между данными, его роль, цели и условия применения. Сущность основных задач интеллектуального анализа: классификации, регрессии, прогнозирования.
контрольная работа [25,8 K], добавлен 08.08.2013Приведена оптимизация расходов и трудозатрат персонала. Реализация модели ARIMA (модели Бокса-Дженкинса), являющейся интегрированной композицией метода авторегрессии и модели скользящего среднего. Применение средств программного продукта Matlab 2013a.
дипломная работа [876,7 K], добавлен 19.09.2019
