Кошелева Виктория Андреевна
Материалы по теме выпускной работы:
Реферат | Библиотека | Ссылки |
Отчет о поиске | Индивидуальное задание
- В.А. Кошелева Алгоритм обучения без учителя на основе кластерного анализа. III международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Компьютерный мониторинг и информационные технологии». 24 мая 2007г. В докладе рассматриваются основы кластерного анализа и числовой таксономии.
- В.А. Кошелева, О.И. Федяев Классификация знаний на основе метода кластерного анализа. III международная научно-техническая конференция молодых учёных и студентов. 11-13 декабря 2007г. В докладе рассматривается кластерный анализ в качестве методы классификации знаний, приведены примеры алгоритмов кластеризации.
- В.А. Кошелева Концептуальная кластеризация как метод извлечения знаний из баз данных. IV международная научная конференция студентов, аспирантов и молодых ученых «Компьютерный мониторинг и информационные технологии». 13-14 мая 2008г. В докладе рассмотрены основные принципы концептуальной кластеризации, алгоритм COBWEB.
- Кошелева В.А., Крапивницкая С.Н. Пути и инструменты управления прибылью предприятия. II Всеукраинская научная конференция студентов «Проблемы управления производственно-экономической деятельностью субъектов хозяйствования». 24 апреля 2008г. В докладе рассмотрены механизм, на котором базируется процесс управления прибылью предприятия, основные задачи управления прибылью, основные системы проведения анализа прибыли на предприятии.
- Кошелева В.А. Управленческий учёт издержек. IX Международная научно-практическая конференция студентов, аспирантов и молодых учёных «Экономика и маркетинг в XXI столетии». 23-25 мая 2008г. Рассмотрены основные функции управленческого учёта издержек.
- Кошелева В.А. Глобальная проблема войны и мира. Реферат по ораторскому искусству. Работа содержит как раскрытие темы реферата, так и собственные мысли и мнение автора по поводу поставленной проблемы. Также реферат содержит риторическую часть «Три «золотых» правила риторики».
- И.А. Чернов, О.А. Мандрикова, О.И.Федяев Автоматизированное извлечение знаний из баз данных. Информатика и компьютерные технологии 2005/Сб. трудов первой международной студенческой научно-технической конференции. Рассматривается задача автоматического извлечения знаний из баз данных, решение которой ускорит создание интеллектуальных систем принятия решений. В настоящее время для ее решения предложено много методов, составляющих новую технологию Data Mining. Данная статья описывает создание системы извлечения знаний и проблемы связанные с разработкой системы, описаны основные модули и их назначение.
Ссылка: http://masters.donntu.ru/2006/fvti/ichernov/library/my_donetsk05.htm
- Чернов И.А., Федяев О.И. Алгоритм построения деревьев решений для системы автоматизированного извлечения знаний. Компьютерный мониторинг и информационные технологии 2006/Сб.трудов второй международной научной конференции студентов, аспирантов та молодых ученых.
В данной статье рассматривается метод извлечения (формирования) знаний основанный на методе CART. Рассматривается модификация данного метода для нахождения более сложных закономерностей и для построения более компактного дерева решений.
Ссылка: http://masters.donntu.ru/2006/fvti/ichernov/library/my_donetsk06.htm
- В. Дюк Data Mining – интеллектуальный анализ данных.
В данной статье рассматривается извлечение знаний Data Mining, сферы его применения, алгоритмы, которые используются для автоматизированного извлечения знаний.
Ссылка: http://www.iteam.ru/publications/it/section_92/article_1448/
- И.А. Чубукова Лекция: Методы кластерного анализа. Итеративные методы. Интернет университет информационных технологий.
Рассмотрены итеративные методы на примере алгоритма k-средних. Изложена основа факторного анализа и итеративная кластеризация в SPSS. Описан процесс кластерного анализа. Приведен сравнительный анализ иерархических и неиерархических методов и некоторые новые алгоритмы.
Ссылка: http://www.intuit.ru/department/database/datamining/14/
- А.А. Ежов, С.А. Шумский Лекция: Извлечение знаний с помощью нейронных сетей. Интернет университет информационных технологий.
В статье рассмотрены алгоритм NeuroRule, прореживание нейронных сетей, обучение нейронных сетей с одновременным исправлением данных, алгоритм TREPAN для извлечения деревьев решений с использованием нейронных сетей.
Ссылка: http://www.intuit.ru/department/expert/neurocomputing/9/
- M. Kamel Data Mining using Conceptual Clustering.
Статья описывает один из самых важных методов Data Mining – концептуальную кластеризацию.
Ссылка: http://watnow.uwaterloo.ca/pub/hammouda/sd622-paper.pdf
[перевод части статьи]
Материалы по теме выпускной работы:
Реферат | Библиотека | Ссылки |
Отчет о поиске | Индивидуальное задание