Анализ данных с использованием нейронных сетей
Автор: alenaazanova • Апрель 28, 2019 • Курсовая работа • 2,524 Слов (11 Страниц) • 525 Просмотры
Федеральное государственное бюджетное образовательное учреждение
высшего профессионального образования
Уфимский государственный авиационный технический университет
Кафедра ТК
[pic 1]
Интеллектуальный анализ данных
ПОЯСНИТЕЛЬНАЯ ЗАПИСКА
к курсовому проекту по дисциплине «Методы искусственного интеллекта в управлении»
1302.302700.000ПЗ |
(обозначение документа)
Группа УТС-402 | Фамилия, И., О. | Подпись | Дата | Оценка |
Студент | Азанова А.В. | |||
Консультант | Габдуллина Э.Р. | |||
Принял | Габдуллина Э.Р. Макарова Е.А. |
Уфа-2017 г.
Содержание
Лист
Введение 3
1. Постановка задачи анализа данных в выбранной предметной области. Вербальное описание проблемы 4
2. Исходные данные 5
3. Компонентный анализ данных с использованием пакета Statgraphics. Предварительно сформированные правила классификации объектов. 6
5. Сравнительная характеристика результатов компонентного и кластерного анализов 16
6. Анализ данных методом индуктивного обучения с помощью деревьев решений на основе пакетов See 5.0 или Deductor. Построенные продукционные правила. 18
7. Нейросетевой анализ данных на основе обучения с учителем с использованием пакета Deductor. 22
Заключение 27
Список литературы 28
Приложение А 29
Введение
Закономерность типа «классификация» выявляется в данных на основе анализа признаков уже классифицированных объектов, при этом известна принадлежность объектов к классам. Результатом является формирование правил отнесения объектов к классам. Закономерность типа «кластеризация» предполагает наличие в данных сходных по каким-либо признакам групп объектов, причем количество групп и принадлежность объектов к ним заранее не заданы.
Метод главных компонент позволяет на основе анализа n-объектов, каждый их которых характеризуется p-исходными признаками x1,…xp, построить p-главных компонент F1,…Fp, причем новая система координат является системой ортонормированных линейных комбинаций. Каждая i-ая координатная ось является линейной комбинацией исходных признаков. Метод главных компонент относится к группе методов визуализации данных. Кластерный анализ предназначен для разбиения множества объектов на заранее неизвестное или в редких случаях заданное количество групп (кластеров) на основании некоторого математического критерия кластеризации.
Деревья решений – это способ представления правил в иерархической, последовательной структуре, где каждому объекту соответствует единственный узел, дающий решение.
Под искусственной нейросетью подразумеваются вычислительные системы, которые преобразуют информацию по образу биологических процессов, протекающих в нервной системе человека и животных. Важнейшим их свойством является их способность обучаться. Под обучением понимается процесс, в котором параметры нейросети настраиваются при предъявлении обучающей выборки.
...