Розробка і реалізація методики інтелектуального аналізу даних із використанням теорії мереж Байєса та регресійного аналізу
| dc.contributor.advisor | Бідюк, Петро Іванович | |
| dc.date.accessioned | 2013-11-25T13:12:35Z | |
| dc.date.available | 2013-11-25T13:12:35Z | |
| dc.date.issued | 2012 | |
| dc.description.abstract | Звіт складається із 5-и розділів, 105 джерел, 37 табл., 105 рис. Всього 282 стор. Об‘єкт дослідження: динамічні, статичні, неперервні, дискретні та неперервно-дискретні процеси і системи у промисловості, економіці, фінансах та суспільстві, що потребують аналітичної обробки з метою виявлення закономірностей їх функціонування та побудови математичних моделей. Предмет дослідження і розробки: методи інтелектуального аналізу даних, призначені для оцінювання структури і параметрів математичних і статистичних моделей на основі результатів теорії ймовірностей, прикладної статистики, мереж Байєса та регресійного аналізу. Об’єкт розробки: двохетапна методика інтелектуального аналізу даних на основі використання методів прикладної статистики, теорії мереж Байєса та регресійного аналізу для побудови математичних моделей, формування оцінок прогнозів для процесів і систем вказаних типів. Мета роботи: розробка двох множин методів для побудови топології мережі Байєса та формування ймовірнісного висновку, на основі якого будується прогноз-рішення, а також підходів до створення регресійної моделі із використанням логістичної функції зв’язку, на основі якої обчислюється оцінка прогнозу; все це дає можливість будувати комбіновані та гібридні математичні моделі в економіці, фінансах, технічних системах та технологіях. Фундаментальні і прикладні результати НДР можна використати в галузевих інститутах, а також у науково-дослідних та проектних інститутах Національної академії наук України, у вищих навчальних закладах для розв’язання задач моделювання, розпізнавання і прогнозування розвитку динамічних стохастичних процесів. Зокрема в Інституті економіки, Інституті проблем моделювання в енергетиці, Інституті космічних досліджень та на підприємствах газопостачальної промисловості. Значна частина роботи вже впроваджена в навчальний процес Національного технічного університету «Київський політехнічний інститут», Херсонського національного технічного університету та Херсонського морського інституту. | |
| dc.format.page | 292 л. | uk |
| dc.identifier | КВНТД I.1 01.05.04 | |
| dc.identifier | Д/б №2419-п | |
| dc.identifier.citation | Розробка і реалізація методики інтелектуального аналізу даних із використанням теорії мереж Байєса та регресійного аналізу : звіт про НДР (заключ.) НТУУ "КПІ" ; кер. роб. П. Бідюк. - К., 2012. - 292 л. + CD-ROM. - Д/б №2419-п | uk |
| dc.identifier.govdoc | 0111U001241 | |
| dc.identifier.uri | https://ela.kpi.ua/handle/123456789/6061 | |
| dc.language.iso | uk | uk |
| dc.publisher | Національний технічний університет України "Київський політехнічний інститут" | uk |
| dc.publisher.place | Київ | uk |
| dc.rights | Звіт захищений авторським правом. Переглянути його можливо з цього джерела з будь-якою метою, але копіювання та розповсюдження в будь-якому форматі забороняється без письмового дозволу. | uk |
| dc.status.pub | published | uk |
| dc.subject | інтелектуальний аналіз даних | uk |
| dc.subject | штучний інтелект | uk |
| dc.subject | машинне навчання | uk |
| dc.subject | системний аналіз | uk |
| dc.subject | логістична регресія | uk |
| dc.subject | динамічні та гібридні мережі Байєса | uk |
| dc.subject | комплексна методика | uk |
| dc.subject.udc | 338.22; 330.322; 531.39; 539.3 | uk |
| dc.title | Розробка і реалізація методики інтелектуального аналізу даних із використанням теорії мереж Байєса та регресійного аналізу | uk |
| dc.type | Technical Report | uk |