Отрывок: Был получен результат СКО равный 0,0133. Автоматизированная система разработана на языке программирования C# и TypeScript в средах разработки Visual Studio и WebStorm под управлением операционной системы Windows 10. Таким образом, цель работы по исследованию алгоритмов обучения нейронной сети Такаги-Сугено-Канга при решении задачи прогнозирования курса акций выполнена, разработанная система удовлетворяет поставленным требованиям и позволяет провести ...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Дмитриев Ю. Н. | ru |
dc.contributor.author | Лезин И. А. | ru |
dc.contributor.author | Соловьева Я. В. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.coverage.spatial | гибридный алгоритм | ru |
dc.coverage.spatial | дефуззификация | ru |
dc.coverage.spatial | нейронная сеть | ru |
dc.coverage.spatial | нечеткая логика | ru |
dc.coverage.spatial | нечеткая нейронная сеть | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование | ru |
dc.coverage.spatial | сеть Такаги-Сугено-Канга | ru |
dc.coverage.spatial | фуззификация | ru |
dc.creator | Дмитриев Ю. Н. | ru |
dc.date.accessioned | 2022-10-26 11:15:53 | - |
dc.date.available | 2022-10-26 11:15:53 | - |
dc.date.issued | 2022 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20221017143654 | ru |
dc.identifier.citation | Дмитриев, Ю. Н. Автоматизированная информационная система прогнозирования курса акций с помощью нечеткой нейронной сети Такаги-Сугено-Канга : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 Информатика и вычислительная техника (уровень магистратуры) профиль «Автоматизированные системы обработки информации и управления» / Ю. Н. Дмитриев ; рук. работы И. А. Лезин ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики и. - Самара, 2022. - 1 файл (1,8 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-informacionnaya-sistema-prognozirovaniya-kursa-akcii-s-pomoshu-nechetkoi-neironnoi-seti-TakagiSugenoKanga-99826 | - |
dc.description.abstract | В рамках выпускной квалификационной работы было проведено исследование алгоритмов обучения нечёткой нейронной сети Такаги-Сугено-Канга. Целью данной работы является реализация гибридного алгоритма обучения нейронной сети и алгоритма наискорейшего спуска и метода обратного распространения ошибки. Оптимизация начальных параметров осуществлялась с помощью алгоритма С-means, который генерирует предпосылки для нечётких продукционных правил вывода. Задача также предполагает проектирование нечеткой продукционной нейронной сети Такаги-Сугено-Канга. Выполнен анализ существующих аналогичных систем, построены диаграммы UML, описана архитектура системы и разработаны алгоритмы её функционирования, проведены исследования эффективности автоматизированной информационной системы при решении поставленной задачи. Тесты проводились с использованием наборов данных курса акций на момент закрытия торгов из базы Yahoo Finance. Система реализована на языке C# в интегрированной среде разработки Visual Studio, а также на языке TypeScri | ru |
dc.title | Автоматизированная информационная система прогнозирования курса акций с помощью нечеткой нейронной сети Такаги-Сугено-Канга | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.textpart | Был получен результат СКО равный 0,0133. Автоматизированная система разработана на языке программирования C# и TypeScript в средах разработки Visual Studio и WebStorm под управлением операционной системы Windows 10. Таким образом, цель работы по исследованию алгоритмов обучения нейронной сети Такаги-Сугено-Канга при решении задачи прогнозирования курса акций выполнена, разработанная система удовлетворяет поставленным требованиям и позволяет провести ... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Дмитриев_Юрий_Николаевич_Автоматизированная_информационная_система_прогнозирования.pdf | 1.84 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.