1. Репозиторий Самарского национального исследовательского университета имени академика С.П. Королёва
  2. 05. Выпускные квалификационные работы
  3. Выпускные квалификационные работы
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorРябцев А. А.
dc.contributor.authorСолдатова О. П.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialалгоритм наискорейшего спуска с моментами
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialклассификация текстов
dc.coverage.spatialклассификация текстов на русском языке
dc.coverage.spatialмашинное обучение
dc.coverage.spatialмногослойный персептрон
dc.coverage.spatialрубрикация текстов
dc.creatorРябцев А. А.
dc.date2023
dc.date.accessioned2025-11-26T13:54:49Z-
dc.date.available2025-11-26T13:54:49Z-
dc.date.issued2023
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20231012151811
dc.identifier.citationРябцев, А. А. Исследование эффективности решения задач рубрикации текстов на русском языке при помощи многослойного персептрона : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Автоматизированные системы обработки информации и управления" / А. А. Рябцев ; рук. работы О. П. Солдатова ; 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 информатики. - Самара, 2023. - 1 файл (1,9 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/44590-
dc.description.abstractЦелью данной работы является анализ модели многослойного персептрона решений для решения задачи классификации текстов на русском языке. Разработана интеллектуальная система, в которой реализованы: − предварительная обработка входных текстовых данных; − выделение признаков входных данных несколькими методами; − построение и обучение модели многослойного персептрона; − решение задачи классификации анализируемой модели; − вывод результатов работы моделей. Интеллектуальная система разработана на языке Java версии 8.0 в среде разработки IntelliJ IDEA 2022 для работы под управлением любой операционной системы, имеющей JVM (виртуальная Java машина). Тестирование спроектированной системы производилось с использованием размеченного сбалансированного набора данных новостей с сайта Lenta.ru.
dc.subjectалгоритм наискорейшего спуска с моментами
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subjectклассификация текстов
dc.subjectклассификация текстов на русском языке
dc.subjectмашинное обучение
dc.subjectмногослойный персептрон
dc.subjectрубрикация текстов
dc.subject.rugasnti50.37.23
dc.subject.udc004.056
dc.titleИсследование эффективности решения задач рубрикации текстов на русском языке при помощи многослойного персептрона
dc.typeText
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorИнститут информатики и кибернетики
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-effektivnosti-resheniya-zadach-rubrikacii-tekstov-na-russkom-yazyke-pri-pomoshi-mnogosloinogo-perseptrona-106158
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-effektivnosti-resheniya-zadach-rubrikacii-tekstov-na-russkom-yazyke-pri-pomoshi-mnogosloinogo-perseptrona-106158
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Рябцев_Артем_Андреевич_Исследование_эффективности_решения_задач.pdf1.94 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


Items in Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.