Решение задачи прогнозирования курса криптовалют при помощи сверточной нейронной сети

Министерство науки и высшего образования Российской Федерации; Институт информатики; Жерновой Д. С.; Столбова А. А.; Солдатова О. П.; математики и электроники; Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)

Отрывок: Он возвращается пользователю и на этом процесс классификации заканчивается. Алгоритм процесса классификации покажем в виде диаграммы деятельности нотации UML. Диаграмма деятельности – UML-диаграмма, на которой показаны действия, состояния которых описано на диаграмме состояний. Под деятельностью понимается спецификация исполняемого поведения в виде координированного последовательного и параллельного выполнения подчинённых элементов – вложенных видов деятельности...

Название :	Решение задачи прогнозирования курса криптовалют при помощи сверточной нейронной сети
Авторы/Редакторы :	Жерновой Д. С. Солдатова О. П. Столбова А. А. Министерство науки и высшего образования Российской Федерации Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) Институт информатики математики и электроники
Дата публикации :	2019
Библиографическое описание :	Жерновой, Д. С. Решение задачи прогнозирования курса криптовалют при помощи сверточной нейронной сети : вып. квалификац. работа по направлению подготовки "Информатика и вычислительная техника" (бакалавриат) / Д. С. Жерновой ; рук. работы О. П. Солдатова ; нормоконтролер А. А. Столбова ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информатик. - Самара, 2019. - on-line
Аннотация :	Объектом исследования является сверточная нейронная сеть для прогнозирования курса криптовалют. Целью данной выпускной работы бакалавра является разработка приложения для прогнозирования курса криптовалют с использованием сверточных нейронных сетей. Реали
Другие идентификаторы :	RU\НТБ СГАУ\ВКР20190801140017
Ключевые слова:	криптовалюты сверточные нейронные сети прогнозирование курса декомпозиция процесса обучения диаграмма потоков данных обучающая выборка нейронные сети
Располагается в коллекциях:	Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:

Файл	Размер	Формат
Жерновой_Дмитрий_Сергеевич_Решение_задачи_прогнозирования_курса.pdf	1.4 MB	Adobe PDF	Просмотреть/Открыть

Показать полное описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:

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

Репозиторий Самарского университета