ДонНТУ   Портал магистров

Материалы магистров ДонНТУ

1. Магистерская работа А. В. Гриценко

Тема: Прогнозирование погодных условий по временным рядам метеовеличин

Научный руководитель: к. т. н., доцент В. Н. Беловодский

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2009 г.

2. Магистерская работа О. А. Мирошниченко

Тема: Оценка и сравнение эффективности методов сложных цепей Маркова и прогнозирования экстремумов квазипериодических сигналов при прогнозе финансовых рынков

Научный руководитель: к. т. н, с. н. с., доцент А. И. Андрюхин

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

3. Магистерская работа А. И. Столяр

Тема: Разработка компьютерной подсистемы прогнозирования дохода телекоммуникационного предприятия на основе данных биллинговой системы

Научный руководитель: к. т. н., доцент А. М. Фонотов

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2009 г.

4. Магистерская работа Ю. А. Кораблиновой

Тема: Разработка компьютерной системы диагностики и прогнозирования исходов травм верхних конечностей человека на базе нейросетевого моделирования и телемедицинских технологий

Научный руководитель: проф. Ю. А. Скобцов

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2005 г.

5. Магистерская работа Ж. В. Черкассовой

Тема: Прогнозирование динамики черепно-мозгового травматизма в г. Донецке.

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2001 г.

6. Магистерская работа О. С. Парпары

Тема: Компьютеризированная система прогнозирования инфекционной заболеваемости в регионе

Научный руководитель: к. т. н., доцент кафедры АСУ Ю. К. Орлов

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006 г.

7. Магистерская работа Е. А. Климовой

Тема: Разработка дифференциальной математической модели эволюции метеопараметров и решение задач прогноза на ее основе

Научный руководитель: к. т. н. , доц. В. Н. Беловодский

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2011 г.

8. Магистерская работа А. А. Перевозчикова

Тема: Компьютеризированная система прогнозирования и планирования закупок сырья на предприятии пищевой отрасли

Научный руководитель: к. т. н., доц. А. И. Секирин

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

9. Магистерская работа Е. С. Шагаевой

Тема: Разработка и анализ алгоритмов сегментации временных рядов

Научный руководитель: д. ф.–м. н., проф. А. С. Барашко

Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2013 г.

Полезные сайты и статьи

10. Прогнозирование временных рядов

Статья, посвященная задаче прогнозирования временных рядов и решении этой задачи методом муравьиного алгоритма.

11. Прогнозирование временных рядов методом SSA (пример)

Статья, посвященная задаче прогнозирования временных рядов и решении этой задачи методом методом SSA. Результатом применения метода является разложение временного ряда на простые компоненты: медленные тренды, сезонные и другие периодические или колебательные составляющие, а также шумовые компоненты.

12. Прогнозирование временных рядов при помощи экспоненциального сглаживания

В данной статье рассмотрены более простые модели прогнозирования временных рядов – модели экспоненциального сглаживания, которые были предложены Хольтом (Holt C.C) и Брауном (Brown R.G) еще до появления работ Бокса и Дженкинса.

13. Статистические методы прогнозирования временных рядов. Предобработка данных. Кривые роста

Статья дает общее представление о статистических методах прогнозирования временных рядов.

14. Анализ временных рядов и прогнозирование

Краткое руководство об анализе временных рядов и прогнозировании с использвоанием пакета Statistica

15. Методы прогнозирования

В статье подробно рассмотрены методы социального, финасового, экономического прогнозирования, методы прогнозирования рынка и т.д.

16. Прогнозирование цен с помощью нейронных сетей

В статье описан пример прогнозирования цен с использованием нейронных сетей. Работа велась в пакете Statistica.

17. Прогнозирование с помощью нейронных сетей

Леция. посвященная применению нейросетей при решении задачи прогнозирования.

18. Современные возможности применения генетических и эволюционных алгоритмов оптимизации

В статье описаны примеры и область применения генетических алгоритмов и эволюционных алгоритмов оптимизации.

19. Прогнозирование на основе нейронных сетей

В данной главе описан способ прогнозирования с помощью НС, основанный на методе окон. Также приведен обзор применения НС в финансовой сфере.

20. Нейронные сети

В статье подробно расписаны области применения, методы и примеры использования нейронных сетей для решения задач различной направленности.

21. Увеличение поисковых способностей генетических алгоритмов с помощью прогнозирования временных рядов

В статье рассказано, как прогнозирование временных рядов может быть применено для увеличения поисковых способностей (ПС) генетических алгоритмов (ГА)

22. Генетические алгоритмы

Общие сведения о генетических алгоритмах

23. Методические особенности использования генетических алгоритмов для прогнозирования развития пожарных роботов

Рассматриваются методические особенности использования генетических алгоритмов для прогнозирования развития пожарных роботов. Показано, что генетические алгоритмы, как одна из технологий искусственного интеллекта, представляют собой перспективную методологию для решения задач конструкционно-технологического совершенствования самых разнообразных технических объектов, в том числе и пожарных роботов.

24. Назаров А.В., Лоскутов А.И. Нейросетевые алгоритмы прогнозирования и оптимизации систем

В данной книге подробно описано использование нейросетевых и генетических алгоритмов для решения задач прогнозирования и оптимизации сложных систем. Рассмотрено множество различных методов и подходов, даны их анализ, оценка эффективности и особенности применения. Сформулированы задачи прогнозирования (в нейросетевом базисе) и описаны алгоритмы их решения.

25. Обучающийся генетический алгоритм прогнозирования LGAP

В статье рассмотрен обучающийся генетический алгоритм прогнозирования LGAP

26. Генетический алгоритм обучения

Глава из книги Стадника А. В."Использование искусственных нейронных сетей и вейвлет-анализа для повышения эффективности в задачах распознавания и классификации", 2004

27. Основные модели и методы технологий интеллектуальных вычислений

Рассмотрены основные виды моделей, которые используются для нахождения нового знания на основе данных информационного хранилища.

28. Аналитические технологии для прогнозирования и анализа данных

Этот учебник предназначен для первоначального ознакомления с аналитическими технологиями, в частности, с нейронными сетями и генетическими алгоритмами.

29. Генетические алгоритмы в прогнозировании

В стаье рассмотрено применение генетических алгоритмов в прогнозировании

30. Интеллектуальные задачи в экономике

Представлены методы и алгоритмы Искусственного Интеллекта (ИИ), которые составляют основу современных информационных технологий. Рассматриваются системы нечётких множеств, нейросети, генетические алгоритмы. Особое внимание уделено экспертным системам как наиболее распространённому классу интеллектуальных систем.

31. Генетический алгоритм

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

32. Временной ряд

Материал из Википедии — свободной энциклопедии

33. "Мягкие" вычисления. Нейронные сети и нечеткая логика

Рассмотрены некоторые методы "мягких" вычислений, не получившие пока широкого распространения в бизнесе. Алгоритмы и параметры этих методов значительно меньше детерминированы по сравнению с традиционными.

34. Курс Data Mining

Курс знакомит слушателей с технологией Data Mining, подробно рассматриваются методы, инструментальные средства и применение Data Mining. Описание каждого метода сопровождается конкретным примером его использования.

35. Основы теории нейронных сетей

Знакомство с основными нейроно-сетевыми парадигмами, показана область применения этого направления.

36. Форум, посвященный решению задач в MathLab

Полезнае статьи для тех, кто работает в среде MathLab. Большое количество решенных задач. Возможность задать вопрос более опытным пользователям.

37. Материалы по продуктам MathLab & Toolboxes

Здесь собраны подробные авторские руководства по продуктам MathWorks. Размещен список руководств и статей по продуктам Mathworks: MathLab, Toolboxes, Simulink, Blocksets, а также информацию о Third-Party Products и о книгах, статьях и ссылках подходящей тематики. Разделы, посвященные продуктам семейства MathWorks, являются авторскими.

38. MatLab. Руководство для начинающих

Авторы: Евгений Михайлов, Алексей Померанцев

В этом пособии рассказывается о применении пакета MatLab для анализа многомерных данных. Этот текст не является учебником по MatLab. В нем приведены только базовые сведения о работе в этой среде, необходимые для реализации основных алгоритмов.

39. Электронный учебник про программе Statistica

Система Statistica содержит исчерпывающий набор аналитических процедур в области изучения бизнеса, добычи данных, науки и промышленного производства. Она позволяет строить различные графики, эффективно управлять данными и разрабатывать собственные приложения.

40. Краткая экскурсия по системе Statistica

Обзор основных функций и возможностей программы Statistica

41.

Microsoft Development Network - информационная база данных компании Майкрософт. Будет полезна тем, кто разраюатывает программные приложения на платформе Microsoft.

42. Справочник по C#

Исходники по языку программирования CSharp.

43. Полный справочник по C#

Автор: Герберт Шилдт

В этом полном справочнике по C# - новому языку программирования, разработанному специально для среды .NET, - описаны все основные аспекты языка: типы данных, операторы, управляющие инструкции, классы, интерфейсы, делегаты, индексаторы, события, указатели и директивы препроцессора. Подробно описаны возможности основных библиотек классов C#.

44. Сайт htmlbook.ru

Учебник по HTML, CSS, JavaScript. Статьи по веб-дизайну, графике и созданию сайтов с примерам. Советы, форум, справочная информация.

45. HTML-справочник

Справочник по языку разметки HTML. Советы начинающим веб-мастерам.

46. HTML справочник : HTML теги, HTML атрибуты, мета теги, спецсимволы

HTML справочник — кратко, доступно об элементах языка разметки HTML, их назначении и способах применения.

47. C#.NET - CyberForum.ru - форум программистов и сисадминов

Форум программистов C#. Вопросы использования языка программирования C# .NET. Помощь в решении задач.

48. Учебник по C#

Подробное пособие для тех. кто начинает знакоиться с языком программирования C#.

49. Хабрахабр

Хабрахабр – самое крупное в Рунете сообщество людей, занятых в индустрии высоких технологий.

50. Национальный Открытый Университет ИНТУИТ

организация, предоставляющая с помощью собственного сайта услуги дистанционного обучения по нескольким образовательным программам, многие из которых касаются информационных технологий. Сайт содержит несколько сотен открытых образовательных курсов, по прохождении которых можно бесплатно получить электронный сертификат.