Отрывок: Обучение может быть выполнено с помощью метода обратного распространения ошибки. 6) Проверить точность многослойного персептрона на тестовом наборе данных. Это может включать в себя вычисление метрик, таких как точность, полнота и F-мера. 35 Рисунок 16 – Диаграмма классов 36 7) Использовать натренированный многослойный персептрон для классификации новых данных о недвижимости. Для этого необходимо передать данные через каждый слой и получить выходной результат....
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Жидяев А. Е. | ru |
dc.contributor.author | Сюсин 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.contributor.author | Институт информатики и кибернетики | ru |
dc.coverage.spatial | автоматизированные системы подбора недвижимости | ru |
dc.coverage.spatial | базы данных | ru |
dc.coverage.spatial | виртуальные посреднические операторы | ru |
dc.coverage.spatial | информационно-логический проект системы | ru |
dc.coverage.spatial | машинное обучение | ru |
dc.coverage.spatial | многослойный персептрон | ru |
dc.coverage.spatial | модели базы данных | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | оценка недвижимости | ru |
dc.coverage.spatial | системы-аналоги | ru |
dc.creator | Жидяев А. Е. | ru |
dc.date.accessioned | 2023-10-12 10:03:19 | - |
dc.date.available | 2023-10-12 10:03:19 | - |
dc.date.issued | 2023 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20231004164652 | ru |
dc.identifier.citation | Жидяев, А. Е. Автоматизированная система подбора недвижимости как реализация виртуального посреднического оператора в сфере риелторских услуг : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Информационные системы и технологии" / А. Е. Жидяев ; рук. работы И. А. Сюсин ; 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 к. - Самара, 2023. - 1 файл (2,7 Мб). - Текст : электронный | ru |
dc.identifier.uri | http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-podbora-nedvizhimosti-kak-realizaciya-virtualnogo-posrednicheskogo-operatora-v-sfere-rieltorskih-uslug-106120 | - |
dc.description.abstract | Цель выполнения данной работы заключается в разработке системыподбора недвижимости как реализации концепции виртуальногопосреднического оператора.В процессе выполнения выпускной квалификационной работы былпроведён анализ предметной области, анализ систем-аналогов, выбранкомплекс программных средств, приведено описание архитектуры системы,разработан информационно-логический проект системы, а также логическаяи физическая модели базы данных, выбран комплекс технических средств.Был спроектирован интерфейс, разработана автоматизированнаясистема подбора недвижимости, было проведено её тестирование и описанконтрольный пример. | ru |
dc.title | Автоматизированная система подбора недвижимости как реализация виртуального посреднического оператора в сфере риелторских услуг | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | Обучение может быть выполнено с помощью метода обратного распространения ошибки. 6) Проверить точность многослойного персептрона на тестовом наборе данных. Это может включать в себя вычисление метрик, таких как точность, полнота и F-мера. 35 Рисунок 16 – Диаграмма классов 36 7) Использовать натренированный многослойный персептрон для классификации новых данных о недвижимости. Для этого необходимо передать данные через каждый слой и получить выходной результат.... | - |
Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы |
Файлы этого ресурса:
Файл | Размер | Формат | |
---|---|---|---|
Жидяев_Александр_Евгеньевич_Автоматизированная_система_подбора_недвижимости.pdf | 2.74 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Показать базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.