База данных: IPR База
Страница 1, Результатов: 2
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
149265
Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2024. - 235 с. - ISBN 978-5-9795-2438-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- модель прогнозирования -- нечеткие множества -- нечеткие правила -- оценка качества -- предиктивная аналитика -- фрагментарность данных
Аннотация: В монографии авторы изложили модифицированные методы и разработанные алгоритмы, лежащие в основе анализа контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены нечеткие модели прогнозирования временных рядов и нечеткие множества второго типа в предиктивной аналитике. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Приведены примеры применения интеллектуальных моделей для обработки различных типов данных (гистопрепараты/изображения, тексты на естественном языке) в различных предметных областях (медицина/жилищно-коммунальное хозяйство). Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Представлена в авторской редакции. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Мошкин, В. С.
Гуськов, Г. Ю.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Андреев, И. А.
Корунова, Н. В.
Эгов, Е. Н.
Ярушкиной, Н. Г. \ред.\
Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2024. - 235 с. - ISBN 978-5-9795-2438-2 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
временные ряды -- модель прогнозирования -- нечеткие множества -- нечеткие правила -- оценка качества -- предиктивная аналитика -- фрагментарность данных
Аннотация: В монографии авторы изложили модифицированные методы и разработанные алгоритмы, лежащие в основе анализа контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены нечеткие модели прогнозирования временных рядов и нечеткие множества второго типа в предиктивной аналитике. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Приведены примеры применения интеллектуальных моделей для обработки различных типов данных (гистопрепараты/изображения, тексты на естественном языке) в различных предметных областях (медицина/жилищно-коммунальное хозяйство). Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Представлена в авторской редакции. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Мошкин, В. С.
Гуськов, Г. Ю.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Андреев, И. А.
Корунова, Н. В.
Эгов, Е. Н.
Ярушкиной, Н. Г. \ред.\
2.
Подробнее
149270
Конструирование признаков из контекста динамики показателей процессов / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2023. - 184 с. - ISBN 978-5-9795-2356-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
конструирование -- машинное обучение -- нейронная сеть -- показатели процессов -- предиктивная аналитика -- программная система -- программное обеспечение -- филогенетическое дерево
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы конструирования признаков из контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены подходы к получению, синтезу, подготовке, анализу таких данных, подходы к интерпретации результатов машинного обучения. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Мошкин, В. С.
Гуськов, Г. Ю.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Андреев, И. А.
Корунова, Н. В.
Эгов, Е. Н.
Конструирование признаков из контекста динамики показателей процессов / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2023. - 184 с. - ISBN 978-5-9795-2356-9 : Б. ц.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
конструирование -- машинное обучение -- нейронная сеть -- показатели процессов -- предиктивная аналитика -- программная система -- программное обеспечение -- филогенетическое дерево
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы конструирования признаков из контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены подходы к получению, синтезу, подготовке, анализу таких данных, подходы к интерпретации результатов машинного обучения. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Мошкин, В. С.
Гуськов, Г. Ю.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Андреев, И. А.
Корунова, Н. В.
Эгов, Е. Н.
Страница 1, Результатов: 2