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...
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.author | Жерновой Д. С. | ru |
dc.contributor.author | Солдатова О. П. | ru |
dc.contributor.author | Столбова А. А. | ru |
dc.contributor.author | Министерство науки и высшего образования Российской Федерации | ru |
dc.contributor.author | Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет) | ru |
dc.contributor.author | Институт информатики | ru |
dc.contributor.author | математики и электроники | ru |
dc.coverage.spatial | криптовалюты | ru |
dc.coverage.spatial | сверточные нейронные сети | ru |
dc.coverage.spatial | прогнозирование курса | ru |
dc.coverage.spatial | декомпозиция процесса обучения | ru |
dc.coverage.spatial | диаграмма потоков данных | ru |
dc.coverage.spatial | обучающая выборка | ru |
dc.coverage.spatial | нейронные сети | ru |
dc.creator | Жерновой Д. С. | ru |
dc.date.issued | 2019 | ru |
dc.identifier | RU\НТБ СГАУ\ВКР20190801140017 | ru |
dc.identifier.citation | 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 | ru |
dc.description.abstract | 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 | ru |
dc.format.extent | Электрон. дан. (1 файл : 1,4 Мб) | ru |
dc.title | Решение задачи прогнозирования курса криптовалют при помощи сверточной нейронной сети | ru |
dc.type | Text | ru |
dc.subject.rugasnti | 50.01 | ru |
dc.subject.udc | 004.032.26 | ru |
dc.textpart | 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... | - |
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 базовое описание ресурса
Просмотр статистики
Поделиться:
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.