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.authorЖерновой Д. С.ru
dc.contributor.authorСолдатова О. П.ru
dc.contributor.authorСтолбова А. А.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)ru
dc.contributor.authorИнститут информатикиru
dc.contributor.authorматематики и электроникиru
dc.coverage.spatialкриптовалютыru
dc.coverage.spatialсверточные нейронные сетиru
dc.coverage.spatialпрогнозирование курсаru
dc.coverage.spatialдекомпозиция процесса обученияru
dc.coverage.spatialдиаграмма потоков данныхru
dc.coverage.spatialобучающая выборкаru
dc.coverage.spatialнейронные сетиru
dc.creatorЖерновой Д. С.ru
dc.date.issued2019ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20190801140017ru
dc.identifier.citationЖерновой, 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-lineru
dc.description.abstractОбъектом 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. Реалиru
dc.format.extentЭлектрон. дан. (1 файл : 1,4 Мб)ru
dc.titleРешение задачи прогнозирования курса криптовалют при помощи сверточной нейронной сетиru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.032.26ru
dc.textpartОн 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.pdf1.4 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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