Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/39813
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.advisorСеменов, Михаил Евгеньевичru
dc.contributor.authorМартынюк, Екатерина Викторовнаru
dc.date.accessioned2017-06-09T17:00:35Z-
dc.date.available2017-06-09T17:00:35Z-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.citationМартынюк Е. В. Прогнозирование временных рядов системой мета-обучения при неполной мета-информации : бакалаврская работа / Е. В. Мартынюк ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Физико-технический институт (ФТИ), Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ) ; науч. рук. М. Е. Семенов. — Томск, 2017.-
dc.identifier.urihttp://earchive.tpu.ru/handle/11683/39813-
dc.description.abstractАктуальность работы обусловлена необходимостью восстановления неполных значений в мета-базе, обеспечивающей работу системы мета-обучения. Целью исследования является восстановление пропусков в мета-базе различными методами с последующим сравнительным анализом их качества. В результате исследования проведена классификация известных методов обработки и восстановления пропущенных значений. Разработан алгоритм заполнения пропусков в мета-базе. На основе метода Монте-Карло произведена оценка эффективности заполнения пропущенных значений.ru
dc.description.abstractThe relevance of the work is caused by necessity of gaps filling in meta-base, which uses for meta-learning system. he main aim of the study is to fill gaps in meta-base by different methods with analysys of it's quality. Results: Classification of known methods for processing and restoring missing values. Gaps filling algoritm in meta-base was developed. The efficiency of gaps filling was estimated by the Monte Carlo method.en
dc.format.mimetypeapplication/pdf-
dc.language.isoruen
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess-
dc.subjectвосстановление данныхru
dc.subjectметод Монте-Карлоru
dc.subjectмета-характеристикиru
dc.subjectпропущенные значенияru
dc.subjectсистема мета-обученияru
dc.subjectgaps fillingen
dc.subjectMonte Carlo methoden
dc.subjectmeta featuresen
dc.subjectmissng valuesen
dc.subjectmeta-learning systemen
dc.titleПрогнозирование временных рядов системой мета-обучения при неполной мета-информацииru
dc.typeStudents work-
local.departmentНациональный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Физико-технический институт (ФТИ)::Кафедра высшей математики и математической физики (ВММФ)-
local.institut6270-
local.localtypeСтуденческая работа-
dc.subject.oksvnk01.03.02-
local.thesis.levelБакалаврru
local.thesis.disciplineПрикладная математика и информатика-
local.local-vkr-id212358-
local.vkr-id25093-
local.stud-group0В31-
local.lichnost-id136927-
local.thesis.level-id1-
local.tutor-lichnost-id171196-
dc.subject.udc004.4:004.853-
Располагается в коллекциях:Выпускные квалификационные работы (ВКР)

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
TPU394250.pdf3,05 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.