Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей
В монографии авторы изложили модифицированные методы и разработанные алгоритмы, лежащие в основе анализа контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены нечеткие модели прогнозирования временных рядов и нечеткие множества второго типа в предиктивной аналитике. Теоретические разработки поддержа...
में बचाया:
| स्वरूप: | Книга |
|---|---|
| विषय: | |
| ऑनलाइन पहुंच: | Перейти к просмотру издания |
| टैग : |
टैग जोड़ें
कोई टैग नहीं, इस रिकॉर्ड को टैग करने वाले पहले व्यक्ति बनें!
|
| LEADER | 03989nam0a2200481 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 001 | RU/IPR SMART/149265 | ||
| 856 | 4 | |u https://www.iprbookshop.ru/149265.html |z Перейти к просмотру издания | |
| 801 | 1 | |a RU |b IPR SMART |c 20250903 |g RCR | |
| 010 | |a 978-5-9795-2438-2 | ||
| 205 | |a Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей |b 2030-03-11 | ||
| 333 | |a Лицензия до 11.03.2030 | ||
| 100 | |a 20250903d2024 k y0rusy01020304ca | ||
| 105 | |a y j 000zy | ||
| 101 | 0 | |a rus | |
| 102 | |a RU | ||
| 200 | 1 | |a Исследование и разработка моделей, методов, алгоритмов оценки качества наборов данных для задач предиктивной аналитики динамики показателей |f Н. Г. Ярушкина, В. С. Мошкин, Г. Ю. Гуськов [и др.] |g под редакцией Н. Г. Ярушкиной | |
| 701 | 1 | |a Ярушкина, |b Н. Г. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Мошкин, |b В. С. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Гуськов, |b Г. Ю. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Романов, |b А. А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Филиппов, |b А. А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Андреев, |b И. А. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Корунова, |b Н. В. |4 070 | |
| 701 | 1 | |a Эгов, |b Е. Н. |4 070 | |
| 702 | 1 | |a Ярушкиной, |b Н. Г. |4 340 | |
| 330 | |a В монографии авторы изложили модифицированные методы и разработанные алгоритмы, лежащие в основе анализа контекста динамики показателей процессов. Рассмотрены нечеткие модели прогнозирования временных рядов и нечеткие множества второго типа в предиктивной аналитике. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Приведены примеры применения интеллектуальных моделей для обработки различных типов данных (гистопрепараты/изображения, тексты на естественном языке) в различных предметных областях (медицина/жилищно-коммунальное хозяйство). Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию. Представлена в авторской редакции. Монография адресована научным работникам и прикладным пользователям. | ||
| 210 | |a Ульяновск |c Ульяновский государственный технический университет |d 2024 | ||
| 610 | 1 | |a оценка качества | |
| 610 | 1 | |a предиктивная аналитика | |
| 610 | 1 | |a временные ряды | |
| 610 | 1 | |a нечеткие множества | |
| 610 | 1 | |a нечеткие правила | |
| 610 | 1 | |a фрагментарность данных | |
| 610 | 1 | |a модель прогнозирования | |
| 675 | |a 004.891 | ||
| 686 | |a 32.813 |2 rubbk | ||
| 300 | |a Книга находится в премиум-версии IPR SMART. | ||
| 106 | |a s | ||
| 230 | |a Электрон. дан. (1 файл) | ||
| 336 | |a Текст | ||
| 337 | |a электронный | ||
| 503 | 0 | |a Доступна эл. версия. IPR SMART | |
| 215 | |a 235 с. | ||