Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorГлотова П. А.
dc.contributor.authorЛёзина И. В.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialкоэффициент несоответствия Тейла
dc.coverage.spatialсреднеквадратическое отклонение
dc.coverage.spatialгипер радиально-базисные нейронные сети
dc.coverage.spatialобратное распространение ошибки
dc.coverage.spatialпрогнозирование
dc.coverage.spatialрадиально-базисные нейронные сети
dc.coverage.spatialсамоорганизация
dc.coverage.spatialвыборка
dc.creatorГлотова П. А.
dc.date2021
dc.date.accessioned2025-11-27T12:13:17Z-
dc.date.available2025-11-27T12:13:17Z-
dc.date.issued2021
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20210910111929
dc.identifier.citationГлотова, П. А. Исследование применения радиально-базисной и гипер радиально-базисной нейронных сетей при решении задачи прогнозирования курса валют : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / П. А. Глотова ; рук. работы И. В. Лёзина ; 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, 2021. - on-line
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/54879-
dc.description.abstractВ выпускной квалификационной работе разработана автоматизированная система прогнозирования курсов валют, использующая радиально-базисную и гипер радиально-базисную нейронные сети. Целью данной работы является автоматизация процесса прогнозирования значения курса валют радиально-базисной и гипер радиально-базисной нейронными сетями, исследование и сравнение прогнозирующих способностей этих сетей, обученных с применением различных алгоритмов обучения сетей. В рамках работы проведен анализ предметной области и моделей нейронных сетей, применяемых для решения задачи прогнозирования. Также произведено обоснование выбора моделей нейронных сетей, рассмотрены различные методы обучения нейронных сетей, исследовано применение выбранных нейронных сетей для решения задачи прогнозирования курса валют. В разработанной автоматизированной системе реализована возможность загрузки файлов с выборками данных, создание, сохранение и загрузка сетей из файлов. Реализованы различные методы обучения радиальных нейронных сетей. Систем
dc.subjectобратное распространение ошибки
dc.subjectгипер радиально-базисные нейронные сети
dc.subjectкоэффициент несоответствия Тейла
dc.subjectпрогнозирование
dc.subjectсреднеквадратическое отклонение
dc.subjectсамоорганизация
dc.subjectрадиально-базисные нейронные сети
dc.subjectвыборка
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleИсследование применения радиально-базисной и гипер радиально-базисной нейронных сетей при решении задачи прогнозирования курса валют
dc.typeText
local.contributor.authorИнститут информатики
local.contributor.authorматематики и электроники
local.contributor.authorСамарский национальный исследовательский университет им. С. П. Королева (Самарский университет)
local.contributor.authorМинистерство науки и высшего образования Российской Федерации
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Issledovanie-primeneniya-radialnobazisnoi-i-giper-radialnobazisnoi-neironnyh-setei-pri-reshenii-zadachi-prognozirovaniya-kursa-valut-94150
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы



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