Дисертації з теми "Засоби інтелектуального аналізу даних"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Ознайомтеся з топ-21 дисертацій для дослідження на тему "Засоби інтелектуального аналізу даних".
Біля кожної праці в переліку літератури доступна кнопка «Додати до бібліографії». Скористайтеся нею – і ми автоматично оформимо бібліографічне посилання на обрану працю в потрібному вам стилі цитування: APA, MLA, «Гарвард», «Чикаго», «Ванкувер» тощо.
Також ви можете завантажити повний текст наукової публікації у форматі «.pdf» та прочитати онлайн анотацію до роботи, якщо відповідні параметри наявні в метаданих.
Переглядайте дисертації для різних дисциплін та оформлюйте правильно вашу бібліографію.
Танянський, О. С., та О. В. Яковлева. "Пошук функціональних залежностей засобами інтелектуального аналізу даних". Thesis, ДРУКАРНЯ МАДРИД, 2017. http://openarchive.nure.ua/handle/document/9492.
Повний текст джерелаГисцев, А. Ю., та М. Г. Заворотна. "Интеллектуальный анализ данных". Thesis, ХНУРЕ, 2019. http://openarchive.nure.ua/handle/document/8473.
Повний текст джерелаКоноваленко, Ольга Євгенівна, та В. О. Брусенцев. "Технології інтелектуального аналізу даних". Thesis, НТУ "ХПІ", 2015. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/25008.
Повний текст джерелаГончаров, О. С. "Прогнозування довговічності геотекстильних матеріалів методами інтелектуального аналізу даних". Thesis, Київський національний університет технологій та дизайну, 2017. https://er.knutd.edu.ua/handle/123456789/8414.
Повний текст джерелаСеменченко, О. А., та А. В. Омельченко. "Блокування сайтів з використанням методів інтелектуального аналізу даних". Thesis, ХНУРЕ, 2021. https://openarchive.nure.ua/handle/document/16484.
Повний текст джерелаМанєва, Р. І., Олексій Сергійович Ісаков та Оксана Віталіївна Іващенко. "Підготовка даних як один з найважливіших етапів інтелектуального аналізу процесів". Thesis, НТУ "ХПІ", 2018. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/38087.
Повний текст джерелаЖовнір, Марія Юріївна. "Метод прогнозування показників виробничих процесів на основі інтелектуального аналізу даних". Магістерська робота, Хмельницький національний університет, 2020. http://elar.khnu.km.ua/jspui/handle/123456789/9483.
Повний текст джерелаБерко, А. Ю., та І. І. Глаголева. "Прогнозування використання земельних ресурсів із застосуванням алгоритму інтелектуального аналізу даних". Thesis, Сумський державний університет, 2013. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/44242.
Повний текст джерелаЛаврененко, М. С. "Інформаційна система інтелектуального виявлення пульсарів на основі аналізу великих даних радіоастрономії". Master's thesis, Сумський державний університет, 2019. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/74839.
Повний текст джерелаПовхан, Ігор Федорович. "Методи та принципи побудови дерев класифікації дискретних об’єктів для інтелектуального аналізу даних". Diss., Національний університет "Львівська політехніка", 2021. https://ena.lpnu.ua/handle/ntb/56709.
Повний текст джерелаКунцев, С. В. "Підготовка програмного забезпечення для проведення інтелектуального аналізу даних із використанням бібліотеки XELOPES". Thesis, Видавництво СумДУ, 2011. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/24954.
Повний текст джерелаПетрасова, Світлана Валентинівна. "Інформаційна технологія ідентифікації знань у наукометричних системах на основі інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних". Thesis, НТУ "ХПІ", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/28123.
Повний текст джерелаThesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.
Петрасова, Світлана Валентинівна. "Інформаційна технологія ідентифікації знань у наукометричних системах на основі інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних". Thesis, НТУ "ХПІ", 2016. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/28125.
Повний текст джерелаThesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.
Чепурний, С. М. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що функціонує в режимі кластерного аналізу". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72199.
Повний текст джерелаКравченко, О. Ю. "Інформаційна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Система підтримки прийняття рішень, що самонавчається". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72196.
Повний текст джерелаРоскидько, Ю. О. "Інформаціна технологія інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Системи підтримки прийняття рішень, що навчається". Master's thesis, Сумський державний університет, 2018. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/72327.
Повний текст джерелаАлександрова, Вікторія Олександрівна. "Застосування підходу до управління наскрізними бізнес-процесами підприємства з використанням методів інтелектуального аналізу даних". Thesis, Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", 2017. http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/44544.
Повний текст джерелаДовбиш, Анатолій Степанович, Анатолий Степанович Довбыш, Anatolii Stepanovych Dovbysh, Олена Владиславівна Коробченко, Елена Владиславовна Коробченко, Olena Vladyslavivna Korobchenko, and J. V. Symonovskiy. "Improving Information and Software Support for Data Mining System of Drones." Thesis, Sumy State University, 2016. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/47140.
Повний текст джерелаПапірняк, Володимир Іванович, та Volodymyr Ivanovych Papirniak. "Інформаційні технології інтелектуального аналізу даних для спортивного скаутингу". Master's thesis, 2020. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/34128.
Повний текст джерелаThe qualification work is devoted to the study of information technology of intelligent analytical data processing for the needs of sports scouting. The first section describes the relevance of research in the field of sports "scouting". An analysis of the state of research on data mining in the sports industry. Perspective directions of use of means of sports analytics are considered. The second section describes sports training as an integral part of sports "scouting". Intelligent data processing methods used in sports and "scouting" are studied. Peculiarities of the use of means of analytical data processing in the context of sports are analyzed. The developed synthetic data generator is described. The section "Occupational health and safety in emergencies" discusses the prevention of accidents at work with chlorine, the impact of chlorine on people, first aid and injury prevention. Докладніше про цей текст оригіналуЩоб дізнатися більше про переклад, введіть текст оригіналу
ВСТУП .. 8 1 ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ СПОРТИВНИХ ДАНИХ – СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ ДОСЛІДЖЕНЬ ...10 1.1 Актуальність досліджень в галузі спортивного «скаутингу»... 10 1.2 Стан досліджень щодо інтелектуального аналізу даних в спортивній галузі...12 1.3 Перспективні напрямки використання спортивної аналітики ...15 1.4 Висновки до першого розділу ...18 2 МЕТОДИ АНАЛІТИЧНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ВІДОМОСТЕЙ ЩОДО СПОРТИВНОГО СКАУТИНГУ ...19 2.1 Спортивна підготовка, як основна інформаційна складова спортивного «скаутингу» ...20 2.2 Інтелектуальні методи опрацювання даних, що використовуються в спорті та «скаутингу» ...22 2.3 Особливості використання засобів аналітичного опрацювання даних у розрізі видів спорту ...30 2.4 Висновки до другого розділу ...36 3 ЗАСОБИ ТА ІНСТРУМЕНТИ АНАЛІТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ СПОРТИВНИХ ВІДОМОСТЕЙ ПРО СКАУТИНГ ...37 3.1 Використання засобів графічної аналітики для практичного опрацювання спортивних ігор ...37 3.2 Генератор синтетичних даних для потреб «скаутингу» ...38 3.2.1 Генератор даних VovaSoccеR ...40 3.2.2 Опис атомарних подій ...42 3.2.3 Опис складних подій ...43 3.2.4 Вихідний формат ...45 3.2.5 Детектор подій VovaSoccеR ...48 3.2.6 Сценарій перевірки VovaValidatoR ...50 3.3 Висновок до третього розділу ...53 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...54 4.1 Заходи щодо забезпечення сприятливих умов зорової роботи користувача ЕОМ ...54 4.2 Попередження аварій на виробництвах із застосуванням хлору. Вплив хлору на людей. Перша допомога. Профілактика уражень...57 ВИСНОВКИ ...60 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ...62 ДОДАТКИ
Гладьо, Ольга Юріївна, та Olha Yuriivna Hlado. "Використання технік інтелектуального аналізу даних для визначення рівня цифрової зрілості малих та середніх підприємств". Master's thesis, 2022. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/37914.
Повний текст джерелаВСТУП 10 1 АНАЛІЗ ДАНИХ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БІЗНЕСУ 14 1.1 Ідентифікація концепцій щодо роботи з даними 15 1.2 Загальні підходи до аналізу даних 18 1.3 Підходи до видобутку даних 20 1.3.1 Задача кластерного аналізу 22 1.3.2 Задача класифікації 23 1.3.3 Задача регресійного аналізу 23 1.3.4 Задача на пошук асоціацій 24 1.3.5 Задача виявлення викидів 25 1.3.6 Задача когортного аналізу 25 1.3.7 Задача факторного аналізу 26 1.3.8 Задача аналізу часових рядів 26 1.4. Аналіз наукових праць щодо аналізу даниx 27 1.5 НІТ-індекс як методика визначення цифрової зрілості підприємства в Україні 30 1.6 Висновки до першого розділу 35 2 КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ЯК ОДНА ІЗ ЗАДАЧ ВИДОБУТКУ ДАНИХ 36 2.1 Основні підходи та методи кластеризації даних 37 2.1.1 Кластеризація на основі зв’язків, ієрархічна кластеризація 38 2.1.2 Кластеризація на основі центроїдів. Алгоритм К-середніх 42 2.1.3 Кластеризація на основі щільності. Алгоритми DBSCAN та OPTICS 44 2.1.4 Кластеризація на основі розподілу. Алгоритм очікування-максимізації 47 2.1.5 Нечіткa кластеризація 48 2.1.6 Кластеризація середніх зсувів 50 2.1.7 Алгоритм Affinity Propagation – поширення спорідненості 51 2.2 Поняття міри відстані у кластеризації 53 2.2.1 Евклідова відстань 53 2.2.2 Косинусна подібність 54 2.2.3 Мангеттенська відстань 56 2.2.4 Відстань Геммінга 57 2.2.5 Відстань Чебишева 58 2.2.6 Відстань Міньковського 59 2.2.7 Індекс Жаккарда. Індекс Соренсена-Дайса 60 2.3 Поняття метрики якості кластеризації 62 2.3.1 Внутрішній підхід. Коефіцієнт Силуетта 63 2.3.2 Внутрішній підхід. Індекс Девіеса-Боулдіна 63 2.3.3 Внутрішній підхід. Індекс Данна 64 2.3.4 Зовнішній підхід. Індекс Ранда 65 2.3.5 Зовнішній підхід. Індекс Калінського-Харабаша 65 2.3.5 Зовнішній підхід. Чистота 66 2.3.6 Визначення оптимальної кількості кластерів. Метод Елбоу 66 2.4 Висновки до другого розділу 68 3 КЛАСТЕРИЗАЦІЯ МІКРО, МАЛИХ ТА СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВ ТЕРНОПІЛЬСЬКОЇ ОБЛАСТІ ЗА РІВНЕМ ЇХ ЦИФРОВОЇ ЗРІЛОСТІ 69 3.1 Огляд набору даних, що використовується у роботі 70 3.2 Розробка програмного додатку для кластеризації підприємств 72 3.2.1 Функціональні можливості розробленої програми 74 3.2.2 Збереження інформації у базі даних 77 3.3 Програмна реалізація основних функцій розробленої програми 78 3.4 Кластеризація підприємств за рівнем цифрової трансформації 85 3.5 Висновки до третього розділу 98 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 99 4.1 Аналіз регулятивних вимог щодо охорони праці у мікро, малих та середніх підприємствах в Україні та країнах Європи 99 4.1.1 Регулювання роботи служб з охорони праці в Україні 100 4.1.2 Регулювання роботи служб з охорони праці в країнах Європи 101 4.1.3 Порівняння регулятивних вимог щодо служб з охорони праці у деяких країнах Європи 103 4.2 Державна система моніторингу довкілля як складова частина національної інформаційної інфраструктури, сумісної з аналогічними системами інших країн 106 4.2.1 Системи моніторингу довкілля у країнах Європейського Союзу 110 4.3 Висновки до четвертого розділу 111 ВИСНОВКИ 113 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 114 ДОДАТКИ 125
Галан, Сергій Олегович. "Методи і засоби збору, аналізу та відображення даних в комп’ютерних системах «Розумний цінник»". Master's thesis, 2019. http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/29581.
Повний текст джерела