курсовая работа  Возможность применения анализа настроения пользователей Twitter для повышения точности прогноза движения цен инструментов фондового рынка

Особенности фондовой биржи, методы прогнозирования цен. Определение термина "торговая система". Сентиментный анализ сообщений Twitter. Создание словаря классификаций эмоций. Обучение искусственных нейронных сетей, алгоритм однослойного персептрона.

Нажав на кнопку "Скачать архив", вы скачаете нужный вам файл совершенно бесплатно.
Перед скачиванием данного файла вспомните о тех хороших рефератах, контрольных, курсовых, дипломных работах, статьях и других документах, которые лежат невостребованными в вашем компьютере. Это ваш труд, он должен участвовать в развитии общества и приносить пользу людям. Найдите эти работы и отправьте в базу знаний.
Мы и все студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будем вам очень благодарны.

Чтобы скачать архив с документом, в поле, расположенное ниже, впишите пятизначное число и нажмите кнопку "Скачать архив"

                                                                      
   ,a8888a,       ad8888ba,          ,d8     ad888888b,   ad888888b,  
 ,8P"'  `"Y8,    8P'    "Y8        ,d888    d8"     "88  d8"     "88  
,8P        Y8,  d8               ,d8" 88            a8P          a8P  
88          88  88,dd888bb,    ,d8"   88         ,d8P"        aad8"   
88          88  88P'    `8b  ,d8"     88       a8P"           ""Y8,   
`8b        d8'  88       d8  8888888888888   a8P'                "8b  
 `8ba,  ,ad8'   88a     a8P           88    d8"          Y8,     a88  
   "Y8888P"      "Y88888P"            88    88888888888   "Y888888P'  
                                                                      
                                                                      

Введите число, изображенное выше:

Рубрика Программирование, компьютеры и кибернетика
Вид курсовая работа
Язык русский
Дата добавления 28.12.2015
Размер файла 3,2 M

Подобные документы

  • Історія виникнення соціальної мережі коротких повідомлень "Twitter". Використання її в Україні. Користувальницький інтерфейс програми та його основні можливості. Створення особливого сленгу та приклади його застосування. Використання різних девайсів.

    реферат [11,8 K], добавлен 18.10.2014

  • Рост активности в области теории и технической реализации искусственных нейронных сетей. Основные архитектуры нейронных сетей, их общие и функциональные свойства и наиболее распространенные алгоритмы обучения. Решение проблемы мертвых нейронов.

    реферат [347,6 K], добавлен 17.12.2011

  • Анализ применения нейронных сетей для прогнозирования ситуации и принятия решений на фондовом рынке с помощью программного пакета моделирования нейронных сетей Trajan 3.0. Преобразование первичных данных, таблиц. Эргономическая оценка программы.

    дипломная работа [3,8 M], добавлен 27.06.2011

  • Диагностический 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 22.06.2011

  • Нейронные сети как средство анализа процесса продаж мобильных телефонов. Автоматизированные решения на основе технологии нейронных сетей. Разработка программы прогнозирования оптово-розничных продаж мобильных телефонов на основе нейронных сетей.

    дипломная работа [4,6 M], добавлен 22.09.2011

  • История возникновения, примеры использования и основные виды искусственных нейронных сетей. Анализ задач, решаемых при помощи Персептрона Розенблатта, создание схемы имитационной модели в среде Delphi. Исходные коды компьютерной программы Perseptron.

    дипломная работа [933,1 K], добавлен 18.12.2011

  • Задача 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 06.11.2011

  • Искусственные нейронные сети как одна из широко известных и используемых моделей машинного обучения. Знакомство с особенностями разработки системы распознавания изображений на основе аппарата искусственных нейронных сетей. Анализ типов машинного обучения.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 08.02.2017

  • Сущность и функции искусственных нейронных сетей (ИНС), их классификация. Структурные элементы искусственного нейрона. Различия между ИНС и машинами с архитектурой фон Неймана. Построение и обучение данных сетей, области и перспективы их применения.

    презентация [1,4 M], добавлен 14.10.2013

  • Математическая модель искусственной нейронной сети. Структура многослойного персептрона. Обучение без учителя, методом соревнования. Правило коррекции по ошибке. Метод Хэбба. Генетический алгоритм. Применение нейронных сетей для синтеза регуляторов.

    дипломная работа [1,5 M], добавлен 17.09.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.