Отрывок: Открытый стандарт, использующий графические обозначения для создания абстрактной модели системы, называемой UML-моделью. UML был создан для определения, визуализации, проектирования и документирования, в частности, программных систем. UML ни коим образом не является языком прог...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorМордасова О. В.ru
dc.contributor.authorГоловнин О. К.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialавтоматизированные системыru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.coverage.spatialнейросетевой анализru
dc.coverage.spatialполитические новостиru
dc.coverage.spatialфинансовое прогнозированиеru
dc.creatorМордасова О. В.ru
dc.date.accessioned2022-10-24 16:18:12-
dc.date.available2022-10-24 16:18:12-
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20220928141832ru
dc.identifier.citationМордасова, О. В. Автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / О. В. Мордасова ; рук. работы О. К. Головнин ; 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 информати. - Самара, 2022. - 1 файл (2,20 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-finansovogo-prognozirovaniya-na-osnove-neirosetevogo-analiza-tonalnosti-novostei-99779-
dc.description.abstractЦелью выпускной квалификационной работы магистра является разработка автоматизированной системы финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведено исследование предметной области «Прогнозирование фондовых индексов на основе тональности политических и экономических новостей», изучено влияние новостей на финансовый рынок, рассмотрена задача анализа тональности текста, проанализированы нейросетевые технологии и алгоритмы машинного обучения, применяемые в решении аналогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих системаналогов. Разработан метод анализа тональности текста. Построены диаграммы по методологии UML, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектура системы. Разработана автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведены исследования эффективности разработанной системы для решения поставленной задачи. Программное обеспечение системы разработано на языке Python в среде програru
dc.titleАвтоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостейru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartОткрытый стандарт, использующий графические обозначения для создания абстрактной модели системы, называемой UML-моделью. UML был создан для определения, визуализации, проектирования и документирования, в частности, программных систем. UML ни коим образом не является языком прог...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Мордасова_Оксана_Вячеславовна_Автоматизированная_система_финансового_прогнозирования.pdf2.25 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.