статья Методика оценки эффективности методов кластеризации при построении интеллектуального репозитария
Исследование и анализ процесса организации интеллектуального репозитария электронной документации. Ознакомление с теоретическими аспектами кластеризации на основе нейронных сетей. Рассмотрение и характеристика структуры данных кластеризации Кохонена.
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"
| Рубрика | Программирование, компьютеры и кибернетика |
| Вид | статья |
| Язык | русский |
| Дата добавления | 18.01.2018 |
| Размер файла | 504,7 K |
Подобные документы
Сущность и понятие кластеризации, ее цель, задачи, алгоритмы; использование искусственных нейронных сетей для кластеризации данных. Сеть Кохонена, самоорганизующиеся нейронные сети: структура, архитектура; моделирование кластеризации данных в MATLAB NNT.
дипломная работа [3,1 M], добавлен 21.03.2011Особенности кластеризации социальных сетей, методы распознавания сообществ. Особенности локального прореживания графа. Разработка рекомендаций по выбору метода кластеризации для выделенных классов задач. Оптимизация процесса дальнейшей обработки данных.
курсовая работа [1,8 M], добавлен 30.06.2017Алгоритмы кластеризации данных, отбора факторов, построения множественной линейной регрессии, оценки параметров процесса на скользящем постоянном интервале. Решение задач анализа данных на нейронных сетях и результаты моделирования нелинейных функций.
контрольная работа [1,5 M], добавлен 11.01.2016Сущность, структура, алгоритм функционирования самообучающихся карт. Начальная инициализация и обучение карты. Сущность и задачи кластеризации. Создание нейронной сети со слоем Кохонена при помощи встроенной в среды Matlab. Отличия сети Кохонена от SOM.
лабораторная работа [36,1 K], добавлен 05.10.2010Исследование производительности труда методом компонентного и кластерного анализов. Выбор значащих главных компонент. Формирование кластеров. Построение дендрограммы и диаграммы рассеивания. Правила кластеризации в пространстве исходных признаков.
лабораторная работа [998,9 K], добавлен 25.11.2014Основы 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 10.07.2017Анализ 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 22.10.2012Понятие, виды и структура интеллектуальных поисковых систем. Российская интеллектуальная поисковая система Нигма: интерфейс и главные особенности. Математическая и химическая система Нигма. Понятие кластеризации как интеллектуального анализа данных.
презентация [291,0 K], добавлен 21.08.2011Исследование общих сведений о медицинских экспертных системах, способных заменить специалиста-эксперта в разрешении проблемной ситуации. Обучение искусственных нейронных сетей в программе Statistica 7. Обзор программной реализации модуля кластеризации.
дипломная работа [5,9 M], добавлен 14.06.2012Ознакомление с элементами топологии базы геоданных. Исследование и характеристика особенностей кластерной обработки. Изучение алгоритмов, использующихся при проверке и кластеризации. Анализ процесса использования пространственных отношений объектов.
презентация [749,3 K], добавлен 18.10.2017