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.authorНехожин О. С.
dc.contributor.authorЛезина И. В.
dc.contributor.authorМуравьева Е. В.
dc.coverage.spatialAdam
dc.coverage.spatialmomentum
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialалгоритм обратного распространения ошибки
dc.coverage.spatialалгоритмы обучения
dc.coverage.spatialмногослойный персептрон
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialпрогнозирование цен на недвижимость
dc.creatorНехожин О. С.
dc.date2025
dc.date.accessioned2025-11-27T12:11:42Z-
dc.date.available2025-11-27T12:11:42Z-
dc.date.issued2025
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20250716132219
dc.identifier.citationНехожин, О. С. Исследование применения многослойного персептрона при решении задачи прогнозирования цен на недвижимость : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры), профиль "Java-инженерия" / О. С. Нехожин ; рук. работы И. В. Лезина ; нормоконтролер Е. В. Муравьева ; М-во науки и высш. образования Рос. Федерации, Самар. нац. исслед. ун-т им. С. П. Королева (Самар. ун-т) ; Ин-т информатики. - Самаpа, 2025. - 1 файл (1,9 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/45722-
dc.description.abstractЦелью данной выпускной квалификационной работы является изучение возможностей многослойного персептрона при решении задачи прогнозирования цен на недвижимость, проектирование и реализация модели нейронной сети, поиск оптимальной конфигурации нейронной сети для достижения минимального значения погрешности прогнозирования. Реализованная модель многослойного персептрона обучалась при помощи алгоритмов обратного распространения ошибки, momentum и adam. Создана информационно-логическая модель автоматизированной системы в нотации UML с помощью сервиса draw.io. Система реализована на языке программирования Java с помощью среды разработки IntelliJ IDEA 2021.3.1.Первый раздел посвящён основным понятиям изучаемой области, формулировке задачи прогнозирования цен на недвижимость, обзору существующих методов прогнозирования и программных аналогов, а также обоснованию выбора метода на основе многослойного персептрона (MLP).Во втором разделе представлен логический проект системы, который описывает структуру автоматизиров
dc.subjectAdam
dc.subjectmomentum
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectалгоритм обратного распространения ошибки
dc.subjectалгоритмы обучения
dc.subjectмногослойный персептрон
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectпрогнозирование цен на недвижимость
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование применения многослойного персептрона при решении задачи прогнозирования цен на недвижимость
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-primeneniya-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadachi-prognozirovaniya-cen-na-nedvizhimost-116357
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-primeneniya-mnogosloinogo-perseptrona-pri-reshenii-zadachi-prognozirovaniya-cen-na-nedvizhimost-116357
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Нехожин_Олег_Станиславович_Исследование_применения_многослойного_персептрона.pdf1.99 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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