Модели и алгоритмы распознавания и обработки данных

Комплекс лабораторных работ

Методические указания по выполнению лабораторных работ по дисциплине: «Модели и алгоритмы распознавания и обработки данных». Уровень основной образовательной программы: магистратура, направление подготовки магистра 09.04.04 - Программная инженерия, магистерская программа: "Методы и технологии индустриального проектирования программного обеспечения.

Кафедра автоматизации обработки информации

Библиографическая запись:

Замятин, Н. В. Модели и алгоритмы распознавания и обработки данных: Комплекс лабораторных работ [Электронный ресурс] / Н. В. Замятин. — Томск: ТУСУР, 2017. — 67 с. — Режим доступа: https://edu.tusur.ru/publications/7041
Автор:   Замятин Н. В.
Год издания: 2017
Количество страниц: 67
Скачиваний: 9

Оглавление (содержание)

1. Введение…………………………………………………………………...……..................3

2. Знакомство с Аналитической Платформой “Deductor” (АП DD)...................5

3. Хранилища данных (Организация структуры)…………………………...…........12

4. Поиск ассоциативных правил……………………………………………..….............18

5. Распознавание образов данных (НС Хемминга).........................................30

6. Кластерная обработка данных (НС Кохонена) …........................................36

7 Классификация данных (НС с BP). …………………….....................................44

8 Алгоритмы распознавания прецедентов...................................................46

9. Фильтрация данных (Фильтр Калмана) …………….......................................52

10 Парциальная обработка данных………………………………..……………...........63

11. Список рекомендуемой литературы……………………………………….............66