База данных: Каталог ЭБС IPR SMART
Страница 1, Результатов: 3
Отмеченные записи: 0
1.
Подробнее
129289
Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Принятие решений на основе анализа слабоструктурированных данных социальных сетей / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2022. - 114 с. - ISBN 978-5-9795-2275-3 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
алгоритм -- данные -- мультимодальный анализ -- слабоструктурированные данные -- социальная сеть -- схожесть
Аннотация: В монографии авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных данных социальных сетей. Рассмотрены подходы к подготовке, анализу, интерпретации таких данных. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы, и прошедшие экспериментальную апробацию. Публикуется в авторской редакции.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
2.
Подробнее
106136
Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 32.813
Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.
Интеллектуальный предиктивный мультимодальный анализ слабоструктурированных больших данных / Ярушкина Н. Г. - Ульяновск : Ульяновский государственный технический университет, 2020. - 221 с. - ISBN 978-5-9795-2088-9 : Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
мультимодальный анализ -- программная система -- слабоструктурированные большие данные -- техническая система
Аннотация: В представленной книге авторы изложили методы и алгоритмы интеллектуального предиктивного мультимодального анализа слабоструктурированных больших данных с учетом контекста, сформированного с применением онтологических моделей, в том числе нечетких. Рассмотрены подходы к предиктивному анализу технических систем, проектов программных систем, поведения пользователей различных социальных медиа. Теоретические разработки поддержаны практическими примерами, иллюстрирующими принципы работы предложенных подходов. Описаны программные средства, реализующие представленные в книге методы и прошедшие экспериментальную апробацию.
Доп.точки доступа:
Ярушкина, Н. Г.
Андреев, И. А.
Гуськов, Г. Ю.
Дударин, П. В.
Желепов, А. С.
Мошкин, В. С.
Наместников, А. М.
Романов, А. А.
Филиппов, А. А.
Эгов, Е. Н.
3.
Подробнее
106880
Сириченко, А. В.
Интеллектуальные системы контроля и управления / Сириченко А. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2020. - 24 с. - Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
ББК 34.6
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- реализация -- технические системы -- экспертные системы
Аннотация: Практикум знакомит с технологией экспертных систем – одним из направлений в области создания искусственного интеллекта. Представлены основные сведения об экспертных системах, рассмотрена типовая архитектура экспертной системы, приведен пример практической реализации экспертной системы, сформулированы темы заданий для самостоятельного выполнения. Практикум предназначен для обучающихся в магистратуре по направлениям 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.04.04 «Управление в технических системах».
Сириченко, А. В.
Интеллектуальные системы контроля и управления / Сириченко А. В. - Москва : Издательский Дом МИСиС, 2020. - 24 с. - Б. ц. - Текст : электронный.
Книга находится в Премиум-версии IPR SMART.
| УДК |
Кл.слова (ненормированные):
искусственный интеллект -- реализация -- технические системы -- экспертные системы
Аннотация: Практикум знакомит с технологией экспертных систем – одним из направлений в области создания искусственного интеллекта. Представлены основные сведения об экспертных системах, рассмотрена типовая архитектура экспертной системы, приведен пример практической реализации экспертной системы, сформулированы темы заданий для самостоятельного выполнения. Практикум предназначен для обучающихся в магистратуре по направлениям 15.04.04 «Автоматизация технологических процессов и производств» и 27.04.04 «Управление в технических системах».
Страница 1, Результатов: 3