Отрывок: Структурный подход обеспечивает модульность, гибкость и прозрачность системы. Также описаны программные средства, использованные для реализации данной работы, вклю- чая Python, Jupyter Notebook, Google Colab и специализированные библиотеки (pandas, scikit-learn, PyTorch и др.). Эти инструменты обеспечивают эффектив- ную разработку, обучение моделей и анализ результатов, что позволяет до- стичь поставленны...
Название : Автоматизированная система для анализа инновационных индексов на основе Глобального инновационного индекса
Авторы/Редакторы : Ушаков В. И.
Гордеева О. А.
Клентак А. С.
Муравьева Е. В.
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Самарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
Институт информатики и кибернетики
Дата публикации : 2025
Библиографическое описание : Ушаков, В. И. Автоматизированная система для анализа инновационных индексов на основе Глобального инновационного индекса : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.03.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень бакалавриата), профиль "Информационные системы" / В. И. Ушаков ; рук. работы О. А. Гордеева, конс. А. С. Клентак, нормоконтролер Е. В. Муравьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-. - Самара, 2025. - 1 файл (5,50 Мб). - Текст : электронный
Аннотация : Цель работы — разработать автоматизированную систему, позволяющую предсказать ГИИ на основе регрессионной модели.
URI (Унифицированный идентификатор ресурса) : http://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-dlya-analiza-innovacionnyh-indeksov-na-osnove-Globalnogo-innovacionnogo-indeksa-116841
Другие идентификаторы : RU\НТБ СГАУ\ВКР20250708151253
Ключевые слова: neural network
глобальный инновационный индекс (ГИИ)
многослойный персептрон
модели машинного обучения
нейронные сети
обучение нейронной сети
регрессионные модели
Располагается в коллекциях: Выпускные квалификационные работы




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