ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Магистерская работа Кузьменко И.Ю.

    Тема: «Исследование и разработка метода удаления выбросов во взвешенных обучающих выборках»

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Шевченко А.И.

  2. Магистерская работа Шкарпеткина Ю.Г.

    Тема: «Исследование и разработка метода заполнения пропусков в взвешенных обучающих выборках данных»

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012 г.

    Руководитель: д.т.н., проф. Шевченко А.И.

  3. Магистерская работа Зверьков П.С.

    Тема: «Система поддержки принятия решений выбора страховой компании»

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2012

    Руководитель: к.т.н., доцент Савкова Е.О.

    4. Научные работы и статьи

  4. Построение взвешенной выборки w-объектов при обработке результатов социологических исследований

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: Обработки результатов исследований с целью формирования качественных выборок, отражающих свойства генеральных совокупностей.

  5. Метод совместного построения решающих правил и выбора словаря признаков по взвешенным обучающим выборкам

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: Разработка метода совместного построения решающих правил классификации и рабочего словаря признаков на основе взвешенных выборок w-объектов в обучающихся системах распознавания.

  6. Построение обучающей выборки w-объектов на основе колективного решения группы экспертов

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: Разработка единого подхода к построению взвешенных обучающих выборок на основе коэффициента уверенности классификации.

  7. О способе определения близости объектов взвешенных обучающих выборок

    Авторы: Волченко  Е.В.

    Описание: Разработка и анализ метрики для оценки степени близости объектов во взвешенных обучающих выборках.

  8. Сеточный подход к построению взвешенных обучающих выборок w-объектов в адаптивных системах распознавания

    Авторы: Волченко Е.В.

    Описание: Рассматривается проблема формирования эффективных обучающих выборок в адаптивных системах распознавания. Предложен метод построения взвешенных выборок w-объектов на основе сеточного подхода.

  9. Методы классификации в условиях противоречивого обучающего множества

    Авторы: Колесов А.Ю.

    Описание: В работе рассматривается один из подходов улучшения качества систем автоматической классификации в условиях неполного обучающего множества, основанный на модификации обучающей выборки.

  10. Построение качественной обучающей выборки для прогнозирующих нейросетевых моделей

    Авторы: Олешко Д.Н., Крисилов В.А., Блажко А.А.

    Описание: В данной работе рассмотрены основные требования, которым должна отвечать обучающая выборка, а также предложены параметры для оценки качества построенной выборки для решения задачи прогнозирования.

  11. Обзор современных исследований по проблеме качества обучения алгоритмов

    Авторы: Воронцов К.В.

    Описание:Приведен обзор основных идей теории обучаемых систем, связанных со способностью к обобщению и обоснованием алгоритмов обучения. Среди них – классическая статистическая теория Вапника-Червоненкиса и минимизация эмпирического риска, эффективная сложность, отступ, композиция алгоритмов (взвешенное голосование, бустинг, баггинг), стабильность метода обучения, скользящий контроль. Более подробно рассмотрен комбинаторный подход для обоснования невероятностной границы обобщения.

    12. Техническая и справочная литература

  12. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира.

  13. Академия Google

    Академия Google позволяет без труда выполнять обширный поиск научной литературы. Используя единую форму запроса, можно выполнять поиск в различных дисциплинах и по разным источникам, включая прошедшие рецензирование статьи, диссертации, книги, рефераты и отчеты, опубликованные издательствами научной литературы, профессиональными ассоциациями, высшими учебными заведениями и другими научными организациями. Академия Google позволяет найти исследование, наиболее точно соответствующее вашему запросу, среди огромного количества научных трудов.

  14. Research Library

    Электронная библиотека, позволяющая читать любые интересующие Вас книги online.

  15. Дюран Б., Оделл П. «Кластерный анализ»

    Тема книги – обзор состояния теории и практики применения «кластерного анализа».

  16. Загоруйко Н.Г. «Прикладные методы анализа данных и знаний»

    В книге отражены оригинальные результаты, полученные автором и его сотрудниками. Студентам разных специальностей книга позволит познакомиться с основными идеями, используемыми в современных методах анализа данных и знаний. Аспиранты, специализирующиеся в области прикладной статистики и искусственного интеллекта, могут найти в ней предмет для постановки новых направлений исследований.

  17. Степанов Р.Г. «Технология Data Mining: Интеллектуальный Анализ Данных»

    Описывается процесс интеллектуального анализа данных. Описание классификации с обучением и кластерного анализа.

  18. Научно–техническая библиотека ВоГТУ

    Многогранный фонд библиотеки насчитывает 1 302 198 экземпляров учебной, научной и художественной литературы, нормативно–технической документации, патентов.

  19. Искусственный интеллект

    Сайт Американской Ассоциации Искусственного Интеллекта (American Association for Artificial Intelligence). Сайт содержит различные публикации на тему искусственного интеллекта, также предоставляется возможность познакомится с материалам различных конференций.

  20. Научно–исследовательский вычислительный центр МГУ имени В.М. Ломоносова

    Сайт предоставляет публикации сотрудников на разные компьютерные тематики.

  21. Загоруйко Н.Г. «Методы распознавания и их применение»

    В книге обсуждаются вопросы методики распознавания. Описываются алгоритмы решения основных типов задач распознавания. Рассматриваются и более сложные задачи.

  22. Миркин Б.Г. «Методы кластерного анализа для поддержки принятия решений: обзор»

    В работе приведен обзор методов кластер-анализа, накопленных в литературе за 50 лет их активной разработки. Систематизированы основные типы приложений для при- нятия решений

  23. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко В.В., Холод И.И. «Методы и модели анализа данных: OLAP и Data Mining»

    В книге представлены наиболее актуальные направления в области разработки корпоративных систем: организация хранилищ данных, оперативный (OLAP) и интеллектуальный анализ данных (Data Mining). Все три направления рассмотрены в достаточном для понимания и дальнейшего использования на практике объеме. Описание методов и алгоритмов анализа данных и иллюстрация их работы на примерах позволит использовать книгу не только как учебное пособие, но и как практическое руководство при разработке программного обеспечения.

    24. Специализированные сайты и порталы

  24. CIT-форум

    Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук

  25. Форум программистов Vingrad

    Форум программистов, на котором можно задать вопросы по программированию.

  26. JavaTalks

    Форум Java программистов, на котором можно почитать статьи и задать интересующие вопросы по программированию.

  27. CyberForum.ru

    Компьютерный форум начинающих и профессиональных программистов, системных администраторов, администраторов баз данных. Бесплатная помощь в решении задач по программированию.

  28. Портал искусственного интеллекта

    Статьи и файлы по основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта.

  29. IBM developerWorks

    Ресурс IBM для разработчиков и IT профессионалов

  30. Хабрахабр

    Многофункциональный сайт, представляющий собой смешение новостного сайта и коллективного блога, созданный для публикации новостей, аналитических статей, мыслей, связанных с информационными технологиями, бизнесом и Интернетом

  31. Форум: технологии анализа данных

    Обсуждаются темы, связанные с математическим аппаратом и алгоритмами поиска закономерностей, моделирования, прогнозирования, визуализации. Все, что связано с Data Warehouse, OLAP, Data Mining, Knowledge Discovery in Databases.

  32. Журнал MSDN Magazine

    Сайт который полезен, как начинающим, так и профессиональным техническим специалистам по разработке программного обеспечения, менеджерам проектов и архитекторам.

  33. www.sun.com

    Официальный cайт компании Oracle, полностью посвященный Java технологиям.

  34. Открытые системы

    Сайт, посвящен рассмотрению последних тенденции в области интеллектуального анализа данных.

  35. Neuroforex

    Сайт посвящен, искусственному интеллекту и всему, что с ним связанно.

  36. Клуб любителей и знатоков искусственного интеллекта

    Сайт обо всем, что связано с искусственным интеллектом.

  37. Интернет-Университет Информационных Технологий

    Интернет-Университет. Содержит крупнейшее количество статей по информационным технологиям и смежным наукам

  38. w3.hotbox.ru

    Русские переводы документов World Wide Web Consortium (W3C).

    39. Материалы Wikipedia

  39. Выборка

    Статья содержит общие сведения и ознакомление с основными понятиями.

  40. Задачи прогнозирования

    Примеры задач прогнозирования.

  41. BrownBoost – алгоритм Бустина

    Описание данного алгоритма.

  42. Обучение с учителем

    Описание одиного из способов машинного обучения

  43. Кластерный анализ

    В данной статье приведены основные понятия кластерного анализа

  44. Иерархическая кластеризация

    Описание иерархической кластеризации

  45. Data mining

    Ознакомление с термином Data mining, назначений его методов, описан алгоритм обучения и этапы.

    46. Англоязычные статьи и ресурсы по теме

  46. Kdkeys.net

    Блог по Data Mining. Временами «проскакивают» интересные материалы, но не часто.

  47. BaseGroup Labs

    Содержит много полезной информации по Data Mining. BaseGroup Labs являются разработчиками Deductor — аналитической платформы, поддерживающая технологии Data Warehouse, ETL, OLAP, Knowledge Discovery in Databases и Data Mining.

  48. Data Mining Source Code на Codeplex

    Оpen-source проект, где собраны некоторые алгоритмы и методы Data Mining

  49. Data Mining Software in Java

    Сайт представляет собой набор алгоритмов машинного обучения для задач интеллектуального анализа данных.

  50. Learning from Data: Concepts, Theory, and Methods

    Междисциплинарные основы для методик обучения покрытия статистики, нейронные сети, и нечеткой логики, эта книга дает единую трактовку принципов и методов для изучения зависимости от данных.

  51. Spatial Clustering Methods in Data Mining: A Survey

    Обзор методов кластеризации в интеллектуальном анализе данных.