Чжэнчжоу, Китай

[email protected]

+0086-371-86162511

Телефон:

+0086-371-86162511

Эл. адрес:

[email protected]

Адрес:

Чжэнчжоу, Китай

Связаться сейчас

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

2018-5-21  Интеллектуальный анализ данных (ИАД) исследование данных, ис пользующее методы искусственного интеллекта и ориентированное на придание

Методы интеллектуального анализа данных и

2016-3-30  Методы интеллектуального анализа данных и обнаружение вторжений Е. В. Зубков, В. М. Белов В работе рассматривается проблематика использования методов интеллектуального ана

Модели интеллектуального анализа данных

2018-5-8  Модель интеллектуального анализа данных содержит сведения, полученные по итогам статистической обработки данных, например закономерности, обнаруженные в результате анализа. A mining model stores information derived from statistical processing of the data, such as the patterns found as a result of analysis.

Методология интеллектуального анализа данных

2021-6-21  Методология интеллектуального анализа данных: перспективы применения в исследовании ценностных ориентаций студенчества

Методы интеллектуального анализа данных для

2019-8-26  Методы интеллектуального анализа данных для прогнозирования финансовых временных рядов Г. Ю. Чернышова, Е. А. Самаркина Чернышова Галина Юрьевна, кандидат экономических наук,

Содержимое моделей интеллектуального анализа

2018-5-8  В этом разделе приведено описание содержимого модели интеллектуального анализа данных, характерного для моделей, в которых используется алгоритм кластеризации последовательностей (Майкрософт). This topic describes mining model content that is specific to models that use the Microsoft Sequence Clustering algorithm.

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

2013-5-14  Для проведения кластерного анализа, кроме сбора данных, необходи-мо определить две вещи: на какое количество кластеров необходимо раз-делить данные и как определить меру сходства в данных.

Методы и инструменты интеллектуального

2018-9-27  теллектуального анализа данных, таких как мягкие вычисления и агентное моделирова ние, целесообразно рассмотреть модели, относящиеся ко II-му и III-ему уровням клас-

Построение корреляционной модели и

2020-10-11  интеллектуального анализа, а именно, поиска, обработки, анализа и интерпретации статистических данных по термодинамическим свойствам

ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ

2018-6-28  ствами интеллектуального анализа неструктури-рованных данных системных журналов с целью об-наружения и диагностики аномальных состояний. Структура алгоритма обработки данных

ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ ДАННЫХ

2018-5-21  априорной модели этого механизма. Современные технологии анализа данных новая парадигма процесса ис-следования данных, основанная на

Методы интеллектуального анализа данных и

2016-3-30  118 Вестник СибГУТИ. 2016. № 1 УДК 004.056 Методы интеллектуального анализа данных и обнаружение

Методология интеллектуального анализа данных

2021-6-21  анализа данных часто являются сложными, однако их применение, благодаря появлению новых информационных средств, значительно упростилось.

ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

2019-2-2  5.2. Множественная регрессия.....47 5.3. Восстановление пропусков в данных.....50

Методы и модели интеллектуального анализа

2010-5-13  Орешков, Вячеслав Игоревич. Методы и модели интеллектуального анализа данных в задачах

МЕТОДЫ И АЛГОРИТМЫ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО

2019-9-4  анализа данных, в том числе с открытым исходным кодом. Всё это свидетельствует о необходимости включения курса интел-лектуального анализа данных

Методы и инструменты интеллектуального

2018-9-27  теллектуального анализа данных, таких как мягкие вычисления и агентное моделирова ние, целесообразно рассмотреть модели, относящиеся ко II-му и III-ему уровням клас-

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

2013-5-14  общее правило статистики: чем данных больше, тем лучше. 3. Методы анализа и обработки данных 3.1. Кластерный анализ Термин «кластерный анализ» (впервые ввел Tryon в 1939 г. [4]) в действи

На правах рукописи etu.ru

2017-12-5  ДАННЫХ И ИХ РЕАЛИЗАЦИЯ В РАСПРЕДЕЛЕННЫХ СРЕДАХ НА ОСНОВЕ МОДЕЛИ АКТОРОВ Специальность 05.13.11 Математическое и программное обеспечение

ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ

2018-6-28  с помощью анализа данных системных журналов включает в себя четыре этапа: сбор журналов (ло- гов), анализ (парсинг) логов, выделение призна-

ТЕХНОЛОГИИ ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛИЗА

2019-2-2  5.2. Множественная регрессия.....47 5.3. Восстановление пропусков в данных.....50

Эмпирическая методами интеллектуального

2015-10-5  КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИССЛЕДОВАНИЯ И МОДЕЛИРОВАНИЕ 2015 Т. 7 № 4 С. 923−939 МОДЕЛИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ И СОЦИАЛЬНЫХ СИСТЕМ УДК: 51-77 Эмпирическая проверка

Методы интеллектуального анализа данных

2015-7-4  Библиографическое описание: Певченко, С. С. Методы интеллектуального анализа данных / С. С

Методы и инструменты интеллектуального

2018-9-27  теллектуального анализа данных, таких как мягкие вычисления и агентное моделирова ние, целесообразно рассмотреть модели, относящиеся ко II-му и III-ему уровням клас-

Методы интеллектуального анализа данных

2021-7-24  ИАД (Data Mining) это процесс поддержки принятия решений, основанный на поиске в данных скрытых закономерностей (шаблонов информации). При этом накопленные сведения автоматически обобщаются до информации,

Концепция применения интеллектуального

2020-7-28  Концепция применения интеллектуального анализа данных в средствах защиты информации баз

СОВРЕМЕННЫЕ МЕТОДЫ АНАЛИЗА ДАННЫХ

2013-5-14  общее правило статистики: чем данных больше, тем лучше. 3. Методы анализа и обработки данных 3.1. Кластерный анализ Термин «кластерный анализ» (впервые ввел Tryon в 1939 г. [4]) в действи

Введение в проектирование систем

2017-10-6  анализа данных Учебное пособие Ульяновск УлГТУ 2017 УДК 004.8 (075) ББК 32.813 я7 нечеткие модели, необходимое при проектировании систем анализа данных. Приводятся постановки основных задач

Интеллектуальный анализ данных и реализация

При формировании баз данных моделей портфельного анализа часто используется информация, предоставляемая аналитико-информационны­ми центрами, о биржевых характеристиках финансовых активов.

ОБНАРУЖЕНИЕ АНОМАЛЬНЫХ СОСТОЯНИЙ

2018-6-28  с помощью анализа данных системных журналов включает в себя четыре этапа: сбор журналов (ло- гов), анализ (парсинг) логов, выделение призна-