Ссылки по теме выпускной работы
-
Белкин Д.Г. Использование адаптивной искусственной нейронной сети для решения задач «умного дома»
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2020 г.
Руководитель: д.т.н., проф. Зори Сергей Анатольевич
-
Раскидкин В.В. Проектирование интерфейса поддержки информационной достоверности системы анализа первичной информации текущих состояний автоматизации объекта
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2017 г.
Руководитель: к.т.н., Чередникова Ольга Юрьевна
-
Азаров А.Б. Архитектура нейронной сети на базе FPGA, ориентированная на решение задачи распознавания звуковых сигналов
Описание: Персональный сайт на портале магистров ДонНТУ, 2018 год
Руководитель:к.т.н., доцент. Зинченко Юрий Евгеньевич
-
Кластерный анализ и направления его использования
Авторы: Диденко Д.А.
Описание: В статье рассматриваются теоретические основы использования кластерного анализа в управлении. Приведены методы кластерного анализа. Выделены основные задачи кластерного анализа. Приведены примеры эффективного использования кластер-анализа для решения управленческих задач.
-
Кластерный анализ: сущность, преимущества и недостатки
Авторы: Суслов С.А.
Описание: Кластерный анализ является основой для многих научных исследований. При его проведении автор должен выбрать метод анализа, провести сегментацию объектов исследования и проверить результаты решения на статистическую адекватность.
-
Некоторые проблемы классического кластерного анализа
Авторы: Луценко Е.В., Коржаков В.Е.
Описание: В статье рассматриваются основные проблемы кластерного анализа, связанные с тем, что: а) параметры обобщенного образа кластера вычисляются как средние от исходных объектов (классов) или центры тяжести; б) в качестве критерия сходства используется евклидово расстояние или его варианты, некорректные в неортонормированных пространствах, которые обычно и встречаются на практике; в) кластерный анализ проводится на основе исходных переменных или матрицы сопряженности, зависящих от единиц измерения по осям, для формализации которых используются шкалы различных типов.
-
Использование Matlab для кластерного анализа данных
Авторы: Суслова Е.В.
Описание: В статье рассматриваются методы кластерного анализа, а так же сложности применения кластерного анализа данных. Обзор инструментов для программной реализации алгоритмов кластерного анализа.
-
Метод расчета числа кластеров для алгоритма k-means
Авторы: Фролов В.В., Слипченко С.Е., Приходько О.Ю.
Описание: В статье предложен метод оценки оптимального числа кластеров для алгоритма k-средних. Метод обеспечивает расчет оптимального количества кластеров для разделения исходного множества на основе анализа нескольких критериев оценки.
-
Сравнение алгоритмов кластеризации
Авторы: Лихтина Е.В., Чубарова О.В.
Описание: При работе с большим объемом информации необходимо использовать различные способы для их обработки и анализа. Одним из таких способов является кластеризация, которая помогает разбить имеющуюся информацию на кластеры.
-
Способы подключения к базе программной среды Matlab и возможности Matlab Compiler
Авторы: Евстропов В.А., Швец С.В.
Описание: Статья посвящена исследованию возможности написания дополнительного модуля к программному продукту MatLab, позволяющего использовать графическую визуализацию при работе. Исследованы способы подключения к программной среде MatLab и методы написания с использованием различных языков программирования. Изучены основные функциональные возможности MatLab Compiler.
-
Кластерный анализ в Matlab
Авторы: The MathWorks, Inc.
Описание: В этом примере показано, как исследовать общие черты и несходства наблюдений или объектов с помощью кластерного анализа в Statistics and Machine Learning Toolbox. Данные часто естественно попадают в группы (или кластеры) наблюдений, где характеристики объектов в том же кластере подобны, и характеристики объектов в различных кластерах отличаются.
-
Применение алгоритмов кластеризации k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов
Авторы: Антропов В.В.
Описание: Рассмотрено применение кластеризации семействами алгоритмов k-means и g-means в задачах распознавания воздушных объектов в условиях неполноты и недостоверности данных. Обоснован выбор этих алгоритмов кластеризации.
-
Алгоритм решения задачи нечеткой кластеризации
Авторы: Мингликулов З.Б.
Описание: Предложен алгоритм кластеризации, основанный на нечетко-логическом выводе. Приведен сравнительный анализ результатов решения модельной задачи предлагаемым алгоритмом и нечетким алгоритмом c-means.
-
Оценка качества алгоритмов кластеризации
Авторы: Бильгаева Л.П., Самбялов З.Г.
Описание: В данной статье рассмотрены наиболее известные и широко используемые на практике алгоритмы кластеризации, предназначенные для обработки числовых и категориальных данных. Произведено тестирование алгоритмов на искусственных и реальных данных.
-
Особенности методов кластеризации данных
Авторы: Егоров А.В., Куприянова Н.И.
Описание: Рассмотрены основные понятия кластеризации и нечеткой кластеризации данных. Описаны возможные типы данных, пригодных для кластеризации. Заданы исходные данные для алгоритмов кластеризации.
-
Построение модели и алгоритма кластеризации в интеллектуальном анализе
Авторы: Суркова А.С., Буденков С.С.
Описание: Рассмотрена модель представления данных в виде множества соответствия (сходства). На основе матрицы сходства предложен алгоритм иерархической кластеризации текстовой информации и объединения в группы тематически близких данных, продемонстрирована его работа на конкретных примерах.
-
CIT-форум
Крупнейший архив научной и практической информации по всем направлениям компьютерных наук
-
Создание блок-схем онлайн
Онлайн-сервис для создания блок-схем
-
Форум IXBT
Hусскоязычное интернет-издание о, информационных технологиях и программных продуктах
-
CyberForum
форум программистов и системных администраторов
-
CyberLeninka
Научная электронная библиотека, построенная на парадигме открытой науки (Open Science)
-
Habr
Русскоязычный сайт в формате системы тематических коллективных блогов
-
MathWorks
Сообщество Maatlab
-
ЦИТМ Экспонента
Центр Инженерных Технологий и Моделирования создан для всестороннего содействия русскоязычным инженерам в освоении передовых инструментов и технологий разработки и отладки сложных технических систем, алгоритмов и инженерного анализа данных
-
Stack Overflow
Крупнейшее и наиболее авторитетное онлайн-сообщество для разработчиков, где они могут учиться, делиться своими знаниями в области программирования и строить карьеру