Отрывок: Основной вопрос при построении ансамбля моделей заключается в том какую стратегию обучения на данных выбрать для обучения базовых моделей. Существуют следующие стратегии: - бэггинг; - бустинг. В алгоритме случайного леса используются стратегия бэггинга. Метод бэггинга из обучающей выборки X генерирует выборки X1, X2, … , Xm. Генерация выборок происходит отбором n объектов из X с возвращением. После описанного выше этапа происхо...
Название : Построение системы позиционирования с использованием адаптивных технологий
Авторы/Редакторы : Богуренко П. А.
Бурлаков М. Е.
Министерство образования и науки Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики
математики и электроники
Факультет математики
Кафедра безопасности информационн
Дата публикации : 2019
Библиографическое описание : Богуренко, П. А. Построение системы позиционирования с использованием адаптивных технологий : вып. квалификац. работа по специальности "Компьютерная безопасность" (уровень специалитета) / П. А. Богуренко ; рук. работы М. Е. Бурлаков ; М-во образования и науки Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева(Самар. ун-т), ИН-т информатики, мат. и электроники, Фак. мат., Каф. - Самаpа, 2019. - on-line
Аннотация : Реализованы сбор данных и фильтрация данных для анализа результатов работы методов позиционирования.Произведен обоснованный отбор методов позиционирования, возможных для реализации на типовом Wi-Fi оборудовании.Реализованы методы позиционирования, возможные для работы на типовом Wi-Fi оборудовании и проведено тестирование точности их работы на собранных тестовых данных. Проведен анализ решений для имплементации адаптивных технологий и сделан обоснованный выбор метода позиционирования для проведения на его основе имплементаций.Реализованы имплементации адаптивных алгоритмов в выбранный метод позиционирования. Проведен анализ реализованных имплементаций и дана аргументация в пользу адаптивного алгоритма нейронная сеть, которая позволит использовать существующую инфраструктуру для построения системы контроля доступа персонала и отслеживания ценных грузов с меньшими экономическими вложениями.
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20190305162409
Ключевые слова: сбор данных
локальное позиционирование агента
машинное обучение
задача регрессии
беспроводные сети
структурирование данных
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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