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.authorМордасова О. В.
dc.contributor.authorГоловнин О. К.
dc.contributor.authorСоловьева Я. В.
dc.coverage.spatialавтоматизированные системы
dc.coverage.spatialнейронные сети
dc.coverage.spatialнейросетевой анализ
dc.coverage.spatialполитические новости
dc.coverage.spatialфинансовое прогнозирование
dc.creatorМордасова О. В.
dc.date2022
dc.date.accessioned2025-11-27T12:28:09Z-
dc.date.available2025-11-27T12:28:09Z-
dc.date.issued2022
dc.identifier.identifierRU\НТБ СГАУ\ВКР20220928141832
dc.identifier.citationМордасова, О. В. Автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей : вып. квалификац. работа по направлению подгот. 09.04.01 "Информатика и вычислительная техника" (уровень магистратуры) / О. В. Мордасова ; рук. работы О. К. Головнин ; 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 информати. - Самара, 2022. - 1 файл (2,20 Мб). - Текст : электронный
dc.identifier.urihttp://repo.ssau.ru/jspui/handle/123456789/55359-
dc.description.abstractЦелью выпускной квалификационной работы магистра является разработка автоматизированной системы финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведено исследование предметной области «Прогнозирование фондовых индексов на основе тональности политических и экономических новостей», изучено влияние новостей на финансовый рынок, рассмотрена задача анализа тональности текста, проанализированы нейросетевые технологии и алгоритмы машинного обучения, применяемые в решении аналогичных задач. Выполнен аналитический обзор существующих системаналогов. Разработан метод анализа тональности текста. Построены диаграммы по методологии UML, разработаны алгоритмы функционирования и описана архитектура системы. Разработана автоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей. Проведены исследования эффективности разработанной системы для решения поставленной задачи. Программное обеспечение системы разработано на языке Python в среде програ
dc.subjectавтоматизированные системы
dc.subjectнейронные сети
dc.subjectнейросетевой анализ
dc.subjectполитические новости
dc.subjectфинансовое прогнозирование
dc.subject.rugasnti50.01
dc.subject.udc004.032.26
dc.titleАвтоматизированная система финансового прогнозирования на основе нейросетевого анализа тональности новостей
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/Avtomatizirovannaya-sistema-finansovogo-prognozirovaniya-na-osnove-neirosetevogo-analiza-tonalnosti-novostei-99779
local.identifier.oldurihttp://repo.ssau.ru/handle/Vypusknye-kvalifikacionnye-raboty/Avtomatizirovannaya-sistema-finansovogo-prognozirovaniya-na-osnove-neirosetevogo-analiza-tonalnosti-novostei-99779
Appears in Collections:Выпускные квалификационные работы

Files in This Item:
File SizeFormat 
Мордасова_Оксана_Вячеславовна_Автоматизированная_система_финансового_прогнозирования.pdf2.25 MBAdobe PDFView/Open    Request a copy
Show simple item record


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