Отрывок: При этом наиболее общими представлениями сложной системы принято считать статическое (структурное) и динамическое (описание логики процессов) представления;  принцип иерархического построения моделей сложных систем, которы...
Название : Автоматизированная система прогнозирования загрузки кластера нейронной сетью «Long Short Term Memory»
Авторы/Редакторы : Кострицкий С. П.
Литвинов В. Г.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Дата публикации : 2018
Библиографическое описание : Кострицкий, С. П. Автоматизированная система прогнозирования загрузки кластера нейронной сетью «Long Short Term Memory» : вып. квалификац. работа по спец. "Информатика и вычислительная техника" / С. П. Кострицкий ; рук. работы В. Г. Литвинов ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатики, математики и электроники, Фак-т ин. - Самара, 2018. - on-line
Аннотация : В выпускной квалификационной работе разработанаавтоматизированная система прогнозирования загрузки кластера нейроннойсетью «Long Short Term Memory».Цель работы – автоматизация процесса прогнозирования загрузкикластера нейронной сетью «Long Short Term Memory».В рамках работы был проведен анализ предметной области исуществующих систем-аналогов, разработан логический проект системы пометодологии UML. Программная реализация работы с нейронной сетьювыполнена в среде разработки PyCharm на языке программирования Python сиспользованием открытой библиотеки Tensorflow. Интерфейс пользователяреализован в среде разработки Microsoft Visual Studio 2017 на языкепрограммирования C#.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20180625144252
Ключевые слова: автоматизированные системы прогнозирования
TENSORFLOW
нейронные сети
среда разработки PyCharm
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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