Методи моделювання множин регресій із вибором оптимальних структур по критерію роздільності

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.advisorПавлов, Володимир Анатолійович
dc.contributor.authorГрішко, Дмитро Юрійович
dc.date.accessioned2019-09-03T10:35:00Z
dc.date.available2019-09-03T10:35:00Z
dc.date.issued2019-06
dc.description.abstractenThis explanatory note contains a total of 72 pages, 28 illustrations, 16 tables, 31 formulas and 30 sources for references. The purpose of research is to develop a system for modeling of sets of regressions with the choice of optimal structures by the criterion of separation. Tasks: 1. Creation of mathematical models for the generation of structures. 2. Creation of mathematical models of separation criteria for the selection of optimal structures. 3. Designing a software application based on mathematical models 4. Implement models and integrate them to the software The development was made by tools of the Python programming language in the development environment of PyCharm IDE 2019 and using the software libraries NumPy, Pandas, PyQt. On the basis of the thesis work, an article was published by Grishko D.Yu., Trofimenko O.V., Pavlov O. V. Structural synthesis by the accuracy criterion in the classification problem of objects-sets// International scientific journal "Scientific discussion". – 2019. - Vol. 1, №31.uk
dc.description.abstractukОбсяг пояснювальної записки становить 72 сторінки, 28 ілюстрацій, 16 таблиць, 31 формул та 30 джерел за переліком посилань. Метою дослідження є розробка системи моделювання множин регресій з вибором оптимальних структур по критерію роздільності. Завдання: 1. Створення математичних моделей для генерування структур. 2. Створення математичних моделей критеріїв роздільності для відбору оптимальних структур. 3. Проектування програмного додатку на основі математичних моделей. 4. Реалізація моделей та інтегрування їх до програмного забезпечення Розробка була здійснена засобами мови програмування Python в середовищі розробки PyCharm IDE 2019 та за допомогою програмних бібліотек NumPy, Pandas, PyQt. На основі результатів дипломної роботи було опубліковано статтю Грішко Д.Ю., Трофименко О. В., Павлов О. В. Структурний синтез за критерієм точності в задачі класифікації об'єктів-множин // Міжнародний науковий журнал " Scientific discussion". — 2019. — Vol. 1, №31.uk
dc.format.page73 с.uk
dc.identifier.citationГрішко, Д. Ю. Методи моделювання множин регресій із вибором оптимальних структур по критерію роздільності : дипломна робота ... бакалавра : 6.050101 Комп’ютерні науки / Грішко Дмитро Юрійович. – Київ, 2019. – 73 с.uk
dc.identifier.urihttps://ela.kpi.ua/handle/123456789/29045
dc.language.isoukuk
dc.publisherКПІ ім. Ігоря Сікорськогоuk
dc.publisher.placeКиївuk
dc.subjectкласифікаціяuk
dc.subjectмоделюванняuk
dc.subjectметод групового врахування аргументів (МГУА)uk
dc.subjectclassificationuk
dc.subjectmodelinguk
dc.subjectGroup Method of Data Handlinguk
dc.titleМетоди моделювання множин регресій із вибором оптимальних структур по критерію роздільностіuk
dc.typeBachelor Thesisuk

Файли

Контейнер файлів
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
Hrishko_bakalavr.docx
Розмір:
4.34 MB
Формат:
Microsoft Word XML
Опис:
Завантажити
Ліцензійна угода
Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз недоступний
Назва:
license.txt
Розмір:
9.06 KB
Формат:
Item-specific license agreed upon to submission
Опис:
Завантажити

Зібрання

Бакалаврські роботи (БМК)
Бакалаврські роботи