Добірка наукової літератури з теми "Байєсова мережа"
Оформте джерело за APA, MLA, Chicago, Harvard та іншими стилями
Зміст
Ознайомтеся зі списками актуальних статей, книг, дисертацій, тез та інших наукових джерел на тему "Байєсова мережа".
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.
Статті в журналах з теми "Байєсова мережа"
Колесник, А. В., С. В. Смеляков, П. Г. Бердник та О. І. Колодяжний. "Метод оцінки ризику при відмові двигуна на повітряному судні в польоті на основі мережі Байєса". Збірник наукових праць Харківського національного університету Повітряних Сил, № 2(64), (15 червня 2020): 53–60. http://dx.doi.org/10.30748/zhups.2020.64.08.
Повний текст джерелаKuznietsova, N. V., та P. I. Bidyuk. "Нейронні та мережі Байєса у задачі аналізу кредитних ризиків". Реєстрація, зберігання і обробка даних 17, № 2 (27 березня 2015): 61–71. http://dx.doi.org/10.35681/1560-9189.2015.17.2.100321.
Повний текст джерелаЧЕХУНОВ, Д. М. "Формування моделі оцінки ризиків на сортувальній станції при оперуванні вагонами з небезпечними вантажами із використанням математичних апаратів нечіткої логіки та байєсових мереж". Інформаційно-керуючі системи на залізничному транспорті, № 1 (27 лютого 2018): 35–41. http://dx.doi.org/10.18664/ikszt.v0i1.126274.
Повний текст джерелаДудка Б. Р. "РЕАЛІЗАЦІЯ МЕТОДИКИ ПОБУДОВИ МОДЕЛЕЙ НЕЛІНІЙНИХ НЕСТАЦІОНАРНИХ ПРОЦЕСІВ В ЕКОНОМІЦІ ТА ФІНАНСАХ ТА ЗАСТОСУВАННЯ МЕРЕЖІ БАЙЄСА ДЛЯ ПОКРАЩЕННЯ РІВНЯ АДЕКВАТНОСТІ МОДЕЛЕЙ ТА ЯКОСТІ ОЦІНОК КОРОТКОСТРОКОВИХ ПРОГНОЗІВ". World Science 1, № 8(36) (30 серпня 2018): 4–10. http://dx.doi.org/10.31435/rsglobal_ws/30082018/6046.
Повний текст джерелаBolohin, A. S., та G. T. Gorokhov. "ЛОГІКО-СТАТИСТИЧНА МОДЕЛЬ ОЦІНКИ ДОВГОВІЧНОСТІ КОНСТРУКЦІЇ ПЛАНЕРА ПОВІТРЯНИХ СУДЕН З ПРОДОВЖЕНИМИ ПРИЗНАЧЕНИМИ СТРОКАМИ СЛУЖБИ". Технологические системы, № 88/3 (24 червня 2020). http://dx.doi.org/10.29010/88.4.
Повний текст джерелаДисертації з теми "Байєсова мережа"
Макогон, Роман Олександрович. "Прогноз курсу криптовалюти Bitcoin на основі мереж Байєса". Master's thesis, КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2019. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/32006.
Повний текст джерелаRelevance of the topic – effective Blockchain-based solutions exist in the world, such as Bitcoin, an innovative payment network and digital currency. Big data is closely linked to this technology. One of the industries that is now actively accumulating such data – is a cryptocurrency exchange business - Binance, EXMO, Bittrex, etc. There is now a need for tools that allow to analyze such data in order to obtain useful information for commercial use. The Bayesian network (BN) is a very effective tool for this task. Achieving the goal requires solving the following tasks: 1. Analysis of the principles of functioning and pricing of Bitcoin cryptocurrency 2. Analysis of different methods of forecasting the Bitcoin rate. 3.Analysis of the principles of building BN based on training data. 4. Analysis of methods for constructing probabilistic inference in BN. 5. Implementation of the heuristic algorithm of BN construction as a software product. 6. Implementation of probabilistic inference in the constructed network. 7. Testing the software on training data, which is a sample of a historical data on the fluctuation of the Bitcoin cryptocurrency. 8. Analysis of the effectiveness of the created model, comparison of the accuracy of the constructed forecast with the results of other studies in the field of cryptocurrency forecasting. Objective of the study is the statistics on the history of Bitcoin exchange rate fluctuations that require effective analytical processing to predict its future fluctuations. 6. Implementation of probabilistic inference in the constructed network. 7. Testing the software on training data, which is a sample of a historical data on the fluctuation of the Bitcoin cryptocurrency. 8. Analysis of the effectiveness of the created model, comparison of the accuracy of the constructed forecast with the results of other studies in the field of cryptocurrency forecasting. Objective of the study is the statistics on the history of Bitcoin exchange rate fluctuations that require effective analytical processing to predict its future fluctuations.
Загірська, І. О., та П. І. Бідюк. "Сценарне моделювання передачі радіонуклідів з ґрунту у рослини за допомогою динамічної мережі Байєса". Thesis, Сумський державний університет, 2015. http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/40632.
Повний текст джерелаДудка, Богдан Романович. "Ймовірнісно-статистичні моделі нелінійних нестаціонарних процесів в економіці та фінансах". Master's thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/23903.
Повний текст джерелаThe theme: Probabilistic and Statistical Models of Nonstationary Processes in Economy and Finances. Master thesis: 89 p., 21 fig., 22 tabl., 1 appendixes, 19 ref. In this work the problem of building non-linear nonstationary processes models and. Introduced appropriate methodology for building models of non-linear nonstationary processes. An important task of imputation of missing values in statistical data was considered. Their influence was analyzed on statistical characteristics of the data model. Object of the research: statistical data about developing of chosen macro- economic processes. Subject of the research: nonlinear processes models building methodology, detecting methods of missing values, statistical characteristics of model adequacy and forecasting evaluations. The methods of the research are as follows: modeling and forecasting theory, regression analysis, statistical analysis, methods of imputation of missing values. Target of research: implementation of methodology for building models of non-linear nonstationary processes, analysis of influence of missing values on model adequacy of dynamical processes. Developed methodology of the time series models building was used for building of model of nonlinear processes. Analysis of missing values was conducted to define their influence on statistical characteristics of model.
Кузнєцова, Наталія Володимирівна. "Методи і моделі аналізу, оцінювання та прогнозування ризиків у фінансових системах". Doctoral thesis, Київ, 2018. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/26340.
Повний текст джерелаУ дисертаційній роботі розроблено системну методологію аналізу та оцінювання фінансових ризиків, яка ґрунтується на принципах системного аналізу та менеджменту ризиків, а також запропонованих принципах адаптивного та динамічного менеджменту ризиків. Методологія включає: комбінований метод обробки неповних та втрачених даних, ймовірнісно-статистичний метод оцінювання ризику фінансових втрат, динамічний метод оцінювання ризиків, який передбачає побудову різних типів моделей виживання, метод структурно-параметричної адаптації, застосування скорингової карти до аналізу ризиків фінансових систем і нейро-нечіткий метод доповнення вибірки відхиленими заявками. Містить критерії урахування інформаційного ризику, оцінки якості даних, прогнозів та рішень, квадратичний критерій якості опрацювання ризику та інтегральну характеристику оцінювання ефективності методів менеджменту ризиків. Практична цінність одержаних результатів полягає у створенні розширеної інформаційної технології та інформаційної системи підтримки прийняття рішень на основі запропонованої системної методології.
Баклан, Ярослав Ігорович. "Інформаційні технології на основі баєсових мереж для розпізнавання користувачів". Doctoral thesis, 2011. https://ela.kpi.ua/handle/123456789/745.
Повний текст джерела