статья Подходы к извлечению ассоциативных правил для анализа данных в нечетко-генетических системах
Извлечение ассоциативных правил для систем гибридного искусственного интеллекта. Обработка больших массивов значений. Изучение методов интеллектуального анализа нечетких данных: с предопределенными функциями принадлежности, алгоритмами на основе Apriori.
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 | 12.01.2018 |
| Размер файла | 26,6 K |
Подобные документы
Классификация задач Data Mining. Задача кластеризации и поиска ассоциативных правил. Определению класса объекта по его свойствам и характеристикам. Нахождение частых зависимостей между объектами или событиями. Оперативно-аналитическая обработка данных.
контрольная работа [26,1 K], добавлен 13.01.2013APRIORI - масштабируемый алгоритм поиска ассоциативных правил. Создание официального информационного портала для студенческого совета УлГУ "Династия". Принципы построение и создания хранилища данных. Перенос информационного портала на сервер ulsu.ru.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 21.12.2015Эволюция систем искусственного интеллекта. Направления развития систем искусственного интеллекта. Представление знаний - основная проблема систем искусственного интеллекта. Что такое функция принадлежности и где она используется?
реферат [49,0 K], добавлен 19.05.2006Создание структуры интеллектуального анализа данных. Дерево решений. Характеристики кластера, определение групп объектов или событий. Линейная и логистическая регрессии. Правила ассоциативных решений. Алгоритм Байеса. Анализ с помощью нейронной сети.
контрольная работа [2,0 M], добавлен 13.06.2014Обработка текстовых данных, хранящихся в файле. Задачи и алгоритмы обработки больших массивов действительных и натуральных чисел. Практические задачи по алгоритмам обработки данных. Решение задачи о пяти ферзях. Программа, которая реализует сортировку Шел
курсовая работа [29,2 K], добавлен 09.02.2011Описание 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 14.06.2013Исследование основных отличий ассоциативных массивов от массивов скаляров. Разработка библиотеки классов. Выбор языка программирования. Сравнение языка C++ с Delphi, Java и JavaScript. Изучение методики тестирования и структуры тестового приложения.
практическая работа [390,2 K], добавлен 06.01.2013Разработка программ на языке Turbo Pascal на основе использования массивов данных. Особенности хранения данных, способы объявления переменных, действия над элементами массивов, их ввод и вывод. Практическое применение одномерных и многомерных массивов.
методичка [17,8 K], добавлен 25.11.2010Разработка комплекса интеллектуального анализа данных, получаемых в процессе работы коммерческого предприятия розничной торговли. Исследование стационарности ассоциаций, выявление частоты появления ассоциаций. Скрипты для создания баз данных и таблиц.
курсовая работа [706,3 K], добавлен 07.08.2013Понятие искусственного интеллекта как свойства автоматических систем брать на себя отдельные функции интеллекта человека. Экспертные системы в области медицины. Различные подходы к построению систем искусственного интеллекта. Создание нейронных сетей.
презентация [3,0 M], добавлен 28.05.2015Общая характеристика дисциплины "Основы искусственного интеллекта". Ее предмет, цели и задачи. Особенности и расшифровка ряда понятийных терминов, характеризующих сущность кибернетики. Методы и алгоритмы анализа данных для получения знаний и обучения.
презентация [10,9 K], добавлен 03.01.2014Классификация 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 19.05.2011Сбор ключевой статистики по интерфейсам, проведение аналитики и выдвижение гипотез по улучшению продукта. Рассмотрение методов анализа данных на базе конкретного проекта. Расположение инструментов на экране и порядок взаимодействия с ними у пользователя.
курсовая работа [664,7 K], добавлен 01.01.2018"Наивная" модель прогнозирования. Прогнозирование методом среднего и скользящего среднего. Метод опорных векторов, деревьев решений, ассоциативных правил, системы рассуждений на основе аналогичных случаев, декомпозиции временного ряда и кластеризации.
курсовая работа [2,6 M], добавлен 02.12.2014Параметры автомобиля, используемые в экспертной системе. Задание нечетких и лингвистических переменных, виды термов. Список правил для функционирования системы, результаты анализа ее работы. Применение алгоритма Мамдани в системах нечеткой логики.
курсовая работа [1,5 M], добавлен 10.02.2013Характеристика сущности искусственного интеллекта. Проблема создания искусственного интеллекта. Базовые положения, методики и подходы построения систем ИИ (логический, структурный, эволюционный, имитационный). Проблемы создания и реализация систем ИИ.
реферат [43,1 K], добавлен 19.07.2010Этапы статистического анализа данных, приемы и методы его проведения. Ключевые положения закона больших чисел в теории вероятностей, его общий смысл. Теорема Бернулли - простейшая форма закона больших чисел. Количество данных, способы его измерения.
реферат [112,3 K], добавлен 03.03.2014Изучение основных средств обеспечения гибкости моделей в системе КОМПАС-3D. Изучение метода создания ассоциативных чертежей по твердотельным параметрическим моделям. Характеристика видов параметризации. Понятие вида чертежа. Управление состоянием видов.
презентация [1,6 M], добавлен 25.06.2013Применение методов искусственного интеллекта и современных компьютерных технологий для обработки табличных данных. Алгоритм муравья, его начальное размещение и перемещение. Правила соединения UFO-компонентов при моделировании шахтной транспортной системы.
дипломная работа [860,8 K], добавлен 23.04.2011Метод анализа иерархий. Система для хранения больших объемов информации является база данных. База данных в наибольшей степени удовлетворяет всем выделенным критериям. Она обеспечивает быстрый поиск нужной информации (оперативность).
контрольная работа [326,9 K], добавлен 10.06.2004
