статья Интеллектуальный репозиторий проектных документов
Структурно-функциональное решение интеллектуального репозитория. Подсистема нейросетевой и генетической кластеризации, их особенности, преимущества. Алгоритм параллельного выполнения fcm-кластеризации. Предназначение кроссовера, оценка приспособленности.
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 | 32,4 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 21.03.2011Понятие, 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 21.08.2011Анализ 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 22.10.2012Особенности 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 30.06.2017Описание 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 14.06.2013Основы 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 10.07.2017Исследование 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 25.11.2014Классификация 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 13.01.2013Основные особенности эволюционных алгоритмов. Описание алгоритмов селекции, мутации, скрещивания, применяемых для реализации генетических алгоритмов. Вычисление функции приспособленности. Программная реализация. Тестирование и руководство пользователя.
курсовая работа [1,3 M], добавлен 11.03.2014Исследование приемов объектно-ориентированного проектирования. Описания паттернов поведения, предназначенных для распределения обязанностей между объектами в системе. Признаки применения, использования паттерна "Декоратор". Принцип действия репозитория.
реферат [686,9 K], добавлен 21.09.2013Обзор методов реализации алгоритмов искусственного интеллекта. Примеры интеллектуальных систем, основанных на алгоритмах самообучения и кластеризации данных. Создание общей структурной схемы. Выбор языков программирования и инструментальных средств.
дипломная работа [1,6 M], добавлен 20.08.2017Классификация алгоритмов маршрутизации. Методы передачи данных. Характеристики коммуникационной составляющей длительности выполнения параллельного алгоритма. Преимущества и недостатки CTR. Оценки трудоемкости для различных топологий и кластеров.
презентация [875,8 K], добавлен 10.02.2014Оценка временной сложности алгоритма. Механизм сортировки пузырьком и вставками. Основные положения технологии параллельного программирования Ореn MР. Оценка временной сложности некоторых классов алгоритма с помощью параллельного программирования.
дипломная работа [1,7 M], добавлен 27.10.2017Метод минимального сечения, его модификации. Граф с выраженной структурой сообществ. Иерархическая и частичная кластеризации. Случайно генерируемые графы. Оптимизация найденной структуры. Связь между количеством кластеров, модулярностью и спектром.
реферат [807,9 K], добавлен 22.10.2016Алгоритмы 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 11.01.2016Характеристика нормативного, ситуационного и аналитического типов поведения интеллектуальной системы. Особенности реализации и преимущества использования классического и минимаксного принципов планирования действий и альфа-бета алгоритма принятия решения.
реферат [133,6 K], добавлен 27.01.2011Описание функциональной схемы интеллектуального контроллера. Сравнительная характеристика выбранных устройств. Параметры электронных элементов микроконтроллера. Схема подключения к управляющей системе. Общий алгоритм функционирования системы управления.
курсовая работа [757,2 K], добавлен 26.12.2012Разработка metaCASE системы, которая по описанию языка автоматически генерирует визуальный редактор, генератор и другие средства инструментальной поддержки. Обмен данными между клиентской и серверной частью. Реализация репозитория для хранения диаграмм.
дипломная работа [2,4 M], добавлен 08.01.2014Описание предметной области автоматизации. Программа обследования и план-график выполнения работ на предпроектной стадии. Метод группового принятия решения с помощью кластеризации экспертных оценок альтернатив. Построение диаграммы потоков данных DFD.
дипломная работа [375,8 K], добавлен 07.12.2014Содержание исходного набора данных. Основные причины возникновения выбросов. Главные алгоритмы кластеризации. Обработка и очистка файла. Описание его полей. Прямоугольная вещественнозначная матрица. Метрика Минковского. Математическое определение объекта.
курсовая работа [1,4 M], добавлен 25.10.2016