Алгоритмічно-програмний метод для прогнозування даних з мультимодальним розподілом на основі моделі MDN
Вантажиться...
Дата
2025
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Дана магістерська дисертація присвячена розробленню та реалізації алгоритмічно-програмного методу прогнозування даних з мультимодальним розподілом на основі моделі MDN.
В ході даної магістерської дисертації було проаналізовано ряд існуючих підходів та методів прогнозування даних з мультимодальним розподілом та запропоновано програмний метод прогнозування даних з мультимодальним розподілом на основі моделі машинного навчання архітектури MDN та ймовірнісної функції втрат для навчання моделі, що дозволяє збільшити точність прогнозування на 4,56% для синтетичних наборів даних з чітко визначеними мультимодальними характеристиками, а також на 11,57% та 2,47% для двох наборів даних, що відображають прикладні задачі. Практичне значення отриманих результатів полягає в тому, що запропонований метод прогнозування даних з мультимодальним розподілом може використовуватись як самостійна система прогнозування в умовах невизначеності, зберігаючи при цьому сумісність із класичною архітектурою MDN, що дозволяє легко інтегрувати його в існуючі системи прогнозування даних.
У даній магістерській дисертації розроблено програмне забезпечення для прогнозування даних з мультимодальним розподілом, зокрема для розв’язання задачі зворотньої кінематики двохсегментного маніпулятора.
Опис
Ключові слова
інженерія програмного забезпечення, дані з мультимодальним розподілом, розподіл Гауса, модель MDN, функція втрат
Бібліографічний опис
Федорчук, І. В. Алгоритмічно-програмний метод для прогнозування даних з мультимодальним розподілом на основі моделі MDN : магістерська дис. : 121 Інженерія програмного забезпечення / Федорчук Іван Васильович. – Київ, 2025. – 144 с.