ДонНТУ   Портал магистров

Ссылки по теме выпускной работы

    Материалы магистров ДонНТУ

  1. Кузьменко И. Ю. Исследование и разработка метода удаления выбросов во взвешенных обучающих выборках

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

    Руководитель: к.т.н., доц. Волченко Е. В.

  2. Шкарпеткина Ю. Г. Исследование и разработка метода заполнения пропусков в взвешенных обучающих выборках данных

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

    Руководитель: к.т.н., доц. Волченко Е. В.

  3. Носов С. С. Разработка конечной математической модели динамики метеопараметров и прогнозирование их поведения на ее основе

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2010

    Руководитель: В. Н. Беловодский

  4. А. И. Криницкая Разработка инструментальных средст очистки web-страниц от информационного шума

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2009

    Руководитель: к.т.н., доц., Т. В. Мартыненко

  5. Е. А. Кравченко Разработка ПО для анализа и оптимизации деятельности подписного агентства

    Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2006

    Руководитель: доц. кафедры ПМИ, к.т.н. О. Д. Ситникова

    6. Научные работы и статьи

  6. Расширение метода группового учета аргументов на взвешенные обучающие выборки w-объектов

    Авторы: к.т.н., доц. Волченко Е.В.

    Описание: Рассматривается задача восстановления пропущенных данных в эмпирических таблицах. В качестве рабочего инструмента используется метод предельных упрощений, основанный набазовых положениях теории редукции, а также метод аналогий.

  7. Восстановление пропущенных данных в эмпирических таблицах

    Авторы: Васильев В.И., Шевченко А.И.

    Описание: Рассматривается задача восстановления пропущенных данных в эмпирических таблицах. В качестве рабочего инструмента используется метод предельных упрощений, основанный на базовых положениях теории редукции, а также метод аналогий.

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

    Авторы: к.т.н., доц. Волченко Е.В.

    Описание: В работе рассматривается проблема формирования эффективных обучающих выборок вадаптивных системах распознавания. Предложен метод построения взвешенных выборок w-объектов на основе сеточного подхода.

  9. Восстановление информации в таблицах эмпирических данных с применением ранговых статистик

    Авторы: Рыбаков К.А., ЧерепановЕ.В

    Описание: В статье описана методика выявления недостающей или недостоверной информации в таблицах эмпирических данных с применением ранговых статисти

  10. Меры сходства, компактности, информативности и однородности обучающей выборки

    Авторы: Загоруйко Н. Г., Борисова И. А., Дюбанов В. В., Кутненко О. А.

    Описание: В статье описывается, как с помощью функции конкурентного сходства (FRiS-функции) можно оценивать сходство между объектами и образами, получать количественные меры компактности образов, информативности признакового пространства и однородности обучающей выборки. Представлен опыт использования предлагаемых мер для решения задач распознавания и прогнозирования количественной переменной.

  11. Комплексный метод построения решающих правил вероятностных обучающихся систем автоматического распознавания

    Авторы: к.т.н., доц. Волченко Е.В.

    Описание: Работа посвящена решению актуальной задачи разработки эффективных методов построения решающих правил вероятностных обучающихся систем автоматического распознавания открытого типа

  12. Метод эффективного расчета матрицы ближайших соседей для полнотекстовых документов

    Авторы: Агеев М.С., Добров Б.В.

    Описание: В статье Были рассмотрены различные алгоритмы для вычисления матрицы наиболее близких соседей в больших коллекциях документов, при использовании стандартного векторного представления документов с TF*IDF-весами слов.

  13. Методы восстановления пропусков в массивах данных

    Авторы: Круглов В.В., Абраменкова И.В.

    Описание: Основной задачей данной работы является сравнительный анализ существующих методов восстановления пропущенных значений в массивах (рядах, таблицах) данных, в том числе с практической проверкой восстанавливающей способности наиболее известных алгоритмов.

  14. Решение задачи кластеризации методом конкурентного обучения при неполных статистических данных

    Авторы: Ефимов А.С.

    Описание: Представлен обзор современных методов восстановления пропусков в неполных статистических данных. Предложен способ совмещения процедуры кластеризации статистических данных и обработки пропущенных в них значений на основе модификации алгоритма конкурентного обучения сети Кохонена

    15. Техническая и справочная литература

  15. Национальная библиотека Украины имени В.И. Вернадского

    Крупнейшая библиотека Украины, главный научно-информационный центр государства. Входит в число десяти крупнейших национальных библиотек мира. Фонды библиотеки включают около 15 млн. единиц хранения. Информационными ресурсами библиотеки пользуются около 500 тыс. читателей, которым ежегодно выдаётся до 5 млн документов. Интернет-портал библиотеки ежедневно посещают около 50 тыс. пользователей.

  16. Академия Google

    Является свободно доступной поисковой системой, которая обеспечивает полнотекстовый поиск научных публикаций всех форматов и дисциплин. Система работает с ноября 2004 года, первоначально в статусе бета-версии. Индекс Академии Google включает в себя большинство рецензируемых онлайн журналов Европы и Америки крупнейших научных издательств.

  17. Бесплатная техническая библиотека

    В Бесплатной технической библиотеке можно скачать без регистрации много интересных книг, журналов, сборников, электронных справочников, русских инструкций по эксплуатации, а также схем и сервис-мануалов.

  18. Википедия–свободная энциклопедия.

    Содержит статьи по разработке и анализу алгоритмов построения и оптимизации взвешенных обучающих выборок с множеством весовых коэффициентов в адаптивных системах распознавани

  19. Искусственный интеллект

    Сайт содержит материалы по основным направлениям исследований в области искусственного интеллекта.

  20. LetItBook

    В электронной библиотеке есть множество книг, руководств, самоучителей по написанию самых различных программ, компьютерных игр на всех этих языках. Библиотека постоянно пополняется новыми книгами по программированию.

  21. Центр информационно-библиотечного обеспечения учебно-научной деятельности НИАУ МИФИ

    Электронная библиотека, которая содержит большое количество учебной и научной литературы.

  22. Исскуственный ителлект - это просто

    Сайт содержит множество книг и статей посвященных Нейронным Сетям и их применению.

  23. www.slovarik.kiev.ua

    Словари: толковый словарь, словарь терминов, словарь Даля

  24. Исскуственный ителлект

    Сайт содержит множество книг и статей, а так же программ и словарей, которые посвящены исследованиям в области IT.

  25. Компьютерная документация от А до Я

    Подписчики данного сайта постоянно добавляют статьи на по теме исскуственного интеллекта, что дает возмоность быть в курсе последних разработок в этой области.

  26. Мир словарей

    Универсальный словарь, в котором можно найти все определения по теме дипломного проета.

  27. Поиск по документам в ВК

    ВК является самой большой русскоязычной социальной сетью. В поиске документов можно найти множество дополнительного материала по вопросам искусственного интеллекта. Для того чтобы осуществить поиск по документам, необходимо зайти в свой аккаунт (ввести логин и пароль).

    28. Специализированные сайты и порталы

  28. CIT-форум

    Крупнейший архив, который содержит "море" научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук.

  29. Портал по вопросам искусственного интеллекта

    Портал, посвященный рассмотрению вопросов, часто возникающих при рассмотрении тем искусственного интеллекта.

  30. Т

    Сайт содержит большое количество реферативных работ, дипломов, контрольных и т.п.

  31. Сайт Американской Ассоциации Искусственного Интеллекта.

    Содержит статьи, связанные с разработкой и анализом алгоритмов построения и оптимизации взвешенных обучающих выборок с множеством весовых коэффициентов в адаптивных системах распознавания.

  32. Нейросети и проблемы искуссвенног интеллекта

    Сайт содержит информацию о историии возникновения, ключевые даты и фамилии ученых, которые занимаются изучением искусственного интеллекта.

  33. Искусстевнный интеллект. Системы и модели.

    Сайт содержит большое количестов статей, которые могут помочь в области исследования исскуственного интеллекта.

  34. AIDEUS — Сильный Искусственный Интеллект

    Группа ВК, в которой рассматривается создание сильного искусственного интеллекта, решение фундаментальных научных проблем, достижение универсальности воплощенными системами машинного обучения и принятия решений.

  35. Искусственный Интеллект, Естественный Язык

    Группа ВК, в которой рассматривается создание сильного искусственного интеллекта, решение фундаментальных научных проблем, достижение универсальности воплощенными системами машинного обучения и принятия решений.

  36. Искусственный интеллект. Машина и человек

    На сайте рассатриваются актуальные вопросы, связанные в ИИ.

    37. Cтатьи на иностранных языках

  37. Multiple Imputation for Missing Data: Concepts and New Development (Version 9.0)

    Анализируется использование стандартных процедур в выборках данных. Описывается метод заполнения пропусков во взвешенных выборках данных.

  38. Imputation of Missing Data in Waves 1 and 2 of SHARE

    Описываются методы оценки сходимости. Автор дает подробную информацию о многочисленных проблемах, связанных с заполнением пропусков во взвешенных обучающих выборках данных.

  39. Outlier Detection : A Survey

    В статье рассказывается про выброс и обнаружения ошибок – очень важная концепция в области анализа данных. В последнее время в ряде предметных областей, поняли, что прямое сопоставление выбросов в данных и реальном мире аномален. Эти аномалии представляют большой интерес для аналитика.

  40. A fast all-in-one method for automated post-processing of PIV data

    В статье описывается пост-обработка PIV данных, как правило, содержащих три следующих этапа: проверка корректности исходных данных, замена ложных и пропавших без вести векторов, и некоторое сглаживание.

  41. Pattern Recognition and Machine Learning

    В книге рассказывается про байесовские методы, которые в этой книге достаточно расширены благодаря разработке ряда приблизительных алгоритмов, таких как вариационного Байеса.

  42. Extreme Sample Censoring Problems with Multivariate Data

    Эта статья содержит обсуждение способов решения проблем цензурирования, которые могут возникнуть в связи с многомерностью данных. В данной работе описываются некоторые классы задач, и указываются способы их решения.

  43. Outlier Detection

    Метод обнаружения является первостепенным шагом во многих анализах данных приложения.

    44. Порталы программитов

  44. DOU

    Форум программистов – программирование для начинающих и профессионалов.

  45. Клуб ПРОграммистов

    Форум профессиональных и начинающих программистов, работающих в разных областях знаний.

  46. Proger.in.ua

    Форум украинских програмистов.

  47. CyberForum.ru

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

  48. CoderPost.NET

    Сайт для программистов всех направлений. Представлены статьи и учебники по программированию, а также различные программы, скрипты и прочее.

  49. Helloworld

    Helloworld – документация, книги, описания, советы, форум по программированию. Для начинающих и опытных программистов.

  50. Hardforum

    Обсужение вопросов программирования на языках C++, Delphi, Visual Basic. Веб-программирование, WIndows и Unix.

  51. ViNGrad

    Форум программистов, в котором можно найти обсуждение многих вопросов по теме искуственного интеллекта.