Отрывок: Рассмотрим модели линейной регрессии для Q-функций. Пусть Q-функция для этапа 𝑗𝑗 (𝑗𝑗 = 1, 2) моделируется, как: 𝑄𝑄𝑗𝑗 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜�𝐻𝐻𝑗𝑗 ,𝐴𝐴𝑗𝑗; 𝛽𝛽𝑗𝑗 ,𝜓𝜓𝑗𝑗� = 𝛽𝛽𝑗𝑗𝑇𝑇𝐻𝐻𝑗𝑗0 + � 𝜓𝜓𝑗𝑗𝑇𝑇𝐻𝐻𝑗𝑗1�𝐴𝐴𝑗𝑗 , где 𝐻𝐻𝑗𝑗0 и 𝐻𝐻𝑗𝑗1 – два (возможно разных) вектора с компонентами истории 𝐻𝐻𝑗𝑗. 𝐻𝐻𝑗𝑗0 логически о...
Полная запись метаданных
Поле DC Значение Язык
dc.contributor.authorИзвощиков Н. С.ru
dc.contributor.authorКуликовских И. М.ru
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.ru
dc.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерацииru
dc.contributor.authorСамарский национальный исследовательский аэрокосмический университет имени академика С. П. Королеваru
dc.contributor.authorИнститут информатики и кибернетикиru
dc.coverage.spatialDynamic Treatment Regimeru
dc.coverage.spatialQ-learningru
dc.coverage.spatialSMARTru
dc.coverage.spatialлинейная регрессияru
dc.coverage.spatialмедицинаru
dc.coverage.spatialобучение с подкреплениемru
dc.coverage.spatialсистема поддержки принятия многоэтапных решенийru
dc.creatorИзвощиков Н. С.ru
dc.date.accessioned2022-11-02 12:33:20-
dc.date.available2022-11-02 12:33:20-
dc.date.issued2022ru
dc.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20221021102807ru
dc.identifier.citationИзвощиков, Н. С. Система поддержки принятия многоэтапных решений в медицине на основе метода обучения с подкреплением : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 Информатика и вычислительная техника (уровень бакалавриата) профиль "Информационные системы» / Н. С. Извощиков ; рук. работы И. М. Куликовских ; нормоконтролер Я. В. Соловьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т), Ин-т информ. - Самара, 2022. - 1 файл (1,0 Мб). - Текст : электронныйru
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Sistema-podderzhki-prinyatiya-mnogoetapnyh-reshenii-v-medicine-na-osnove-metoda-obucheniya-s-podkrepleniem-100004-
dc.description.abstractЦелью работы является обоснование, проектирование и разработка системы поддержки принятия многоэтапных решений в медицине на основе метода обучения с подкреплением, а также подсистемы генерации траекторий лечения. В рамках работы был проведён анализ предметной области и обзор существующих систем-аналогов. Система реализована на языке Python, с использованием интегрированной среды разработки PyCharm.ru
dc.titleСистема поддержки принятия многоэтапных решений в медицине на основе метода обучения с подкреплениемru
dc.typeTextru
dc.subject.rugasnti50.01ru
dc.subject.udc004.9ru
dc.textpartРассмотрим модели линейной регрессии для Q-функций. Пусть Q-функция для этапа 𝑗𝑗 (𝑗𝑗 = 1, 2) моделируется, как: 𝑄𝑄𝑗𝑗 𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜𝑜�𝐻𝐻𝑗𝑗 ,𝐴𝐴𝑗𝑗; 𝛽𝛽𝑗𝑗 ,𝜓𝜓𝑗𝑗� = 𝛽𝛽𝑗𝑗𝑇𝑇𝐻𝐻𝑗𝑗0 + � 𝜓𝜓𝑗𝑗𝑇𝑇𝐻𝐻𝑗𝑗1�𝐴𝐴𝑗𝑗 , где 𝐻𝐻𝑗𝑗0 и 𝐻𝐻𝑗𝑗1 – два (возможно разных) вектора с компонентами истории 𝐻𝐻𝑗𝑗. 𝐻𝐻𝑗𝑗0 логически о...-
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы

Файлы этого ресурса:
Файл Размер Формат  
Извощиков_Никита_Сергеевич_Система_поддержки_принятия_многоэтапных.pdf1 MBAdobe PDFПросмотреть/Открыть  
Показать базовое описание ресурса Просмотр статистики
Поделиться:



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