Крос-платформна бібліотека побудови одновимірної поліноміальної регресії
Вантажиться...
Дата
2023
Автори
Науковий керівник
Назва журналу
Номер ISSN
Назва тому
Видавець
КПІ ім. Ігоря Сікорського
Анотація
Пояснювальна записка дипломного проєкту складається з чотирьох
розділів, містить 42 таблиці, 29 рисунків та 18 джерел – загалом 88 сторінок.
Дипломний проєкт присвячений розробці цільової крос-платформної
бібліотеки, з можливістю інтеграції у стороннє програмне забезпечення, яка
реалізує оригінальний метод побудови одновимірної поліноміальної регресії
заданої надлишковим описом та класичні методи побудови одновимірної
поліноміальної регресії, одновимірної лінійної регресії та багатовимірної
лінійної регресії.
Метою розробки є: підвищення точності оцінки коефіцієнтів
поліноміальної регресії, з використанням оригінальних алгоритмів, що
реалізуються з використанням сучасних обчислювальних можливостей та
підвищення зручності використання класичних та розроблених оригінальних
алгоритмів лінійного та поліноміального регресійного аналізу в прикладних
задачах, за рахунок розробки цільової бібліотеки.
У розділі аналізу вимог до програмного забезпечення розглянуто
проблеми базового теоретичного забезпечення регресійного аналізу, особлива
увага була приділена проблемам пов’язаним з точністю обчислень. Окрім
теоретичних базових основ регресійного аналізу та його практичного
застосування, були розглянуті проблеми, що виникають при імплементації
регресійного аналізу у програмне забезпечення.
Розділ моделювання та конструювання програмного забезпечення
присвячений розробці архітектури бібліотеки та оригінальному методу
побудови одновимірної поліноміальної регресії.
Розділ аналізу якості та тестування програмного забезпечення
зосереджений на аналізі якості програмного забезпечення за певними
метриками та опису процесів мануального тестування, а розділ впровадження
та супровід програмного забезпечення присвячений питанням розгортання
крос-платформної бібліотеки у системі управління пакетами pip та її
оновленню.
Результати роботи пройшли апробацію на наступних конференціях:
1) Pavlov A. A. Holovchenko M. N., Drozd V. V. Construction of a multivariate
polynomial given by a redundant description in stochastic and deterministic
formulations using an active experiment. Вісник Нац. техн. ун-ту «ХПІ»: зб. наук.
пр. Темат. вип.: Системний аналіз, управління та інформаційні технології.
Харків: НТУ «ХПІ», 2022. № 1 (7). С. 3–8. doi: 10.20998/2079-0023.2022.01.01
2) Pavlov A., Holovchenko M., Mukha I., Lishchuk K., Drozd V. A
Modified Method and an Architecture of a Software for a Multivariate Polynomial
Regression Building Based on the Results of a Conditional Active Experiment.
Advances in Computer Science for Engineering and Education VI (ICCSEEA 2023).
2023
Опис
Ключові слова
метод найменших квадратів, одновимірна поліноміальна регресія, нормовані ортогональні поліноми форсайта, надлишковий опис, least squares method, univariate polynomial regression, normalized orthogonal polynomials of forsythe, redundant representation, active experiment, активний експеримент
Бібліографічний опис
Дрозд, В. В. Крос-платформна бібліотека побудови одновимірної поліноміальної регресії : дипломний проєкт ... бакалавра : 121 Інженерія програмного забезпечення / Дрозд Валерія Валеріївна. - Київ, 2023. - 143 с.