Принятие решений на основе нечёткозначных моделей и алгоритмов обработки графических данных в технологии машинного обучения

Принятие решений на основе нечёткозначных моделей и алгоритмов обработки графических данных в технологии машинного обучения

Автор: Леонов, Евгений Николаевич

Шифр специальности: 05.13.01

Научная степень: Кандидатская

Год защиты: 2009

Место защиты: Москва

Количество страниц: 189 с. ил.

Артикул: 4263313

Автор: Леонов, Евгений Николаевич

Стоимость: 250 руб.

Принятие решений на основе нечёткозначных моделей и алгоритмов обработки графических данных в технологии машинного обучения  Принятие решений на основе нечёткозначных моделей и алгоритмов обработки графических данных в технологии машинного обучения 

Оглавление
Введение.
Глава 1. Интеллектуальные технологии поддержки принятия решений на основе обработки графических данных.
1.1. Задачи принятия решения на графических данных
1.2. Интеллектуальные технологии принятия решения.
1.3. Технологии машинного обучения в прогнозирующих информационноаналитических системах.
1.4. Прогнозирование и мониторинг на финансовых и фондовых рынках.
1.5. Интеллектуальные системы и продукты на финансовых рынках.
1.6. Выводы.
Глава 2. Нечеткозначные модели фигуры флаг и участка ценового ряда
тренд
2.1. Обоснование выбора модели для фигуры флаг
2.2. Модель фигуры бычий флаг.
2.3. Выбор нечеткозначных характеристик фигуры бычий флаг.
2.4. Нечткозначная модель ИРтренда
2.5. Задача идентификации флага.
2.6. Общая модель произвольной ленточной фигуры на графике функции Рх
2.7. Выводы
Глава 3. Технология машинного обучения в условиях использования нечеткой информации
3.1. Модель машинного обучения.
3.2. Реализация метода.
3.3. Выводы
Глава 4. Постановка задачи машинного обучения на нечетких данных в графоаналитической форме в рамках построения системы принятия
решений.
4.1. Формальная постановка задачи
4.2. Выводы
Глава 5. Модели и алгоритмы распознавания фигур на графиках в динамической предметной области
5.1.1 равнла как основа для принятия решений.
5.2. Анализ эффективности правил.
5.3. Методики прогнозирования
5.4. Мониторинг открытых позиции.
5.5. Применение методики динамического стоплосса на реальных данных
5.6. Выводы
Глава 6. Программный комплекс поддержки принятия решения
6.1. Программный комплекс .
6.1.1. Обзор функций программного комплекса .
6.1.2. Ввод данных и машинное обучение.
6.1.2.1. Ввод данных.
6.1.2.2. Работа с флагами
6.1.2.3. Работа с трендами.
6.1.3. Угилиты.
6.1.3.1. Конвертация данных
6.1.3.2. Импорт статистических данных
6.1.3.3. Менеджер групп и инструментов.
6.1.3.4. Функции менеджера.
6.1.4. Администрирование.
6.1.4.1. Настройка текущей даты
6.1.4.2. Настройка параметров системы
6.1.5. Анализ рынка
6.1.5.1. Прогноз за период.
6.1.5.2. Анализ на текущую дату
6.1.5.3. Просмотр результатов
6.1.6. Формирование отчетов
6.1.6.1. Мониторинг открытых позиции.
6.1.6.2. Генератор отчетов.
6.1.6.3. Описание составных частей системы ЕМ.
6.2. Описание сайта для публикации прогнозов.
6.3. Результаты прогнозирования
6.4. Выводы
Заключение.
Список литературы


Первый заключается в возможности обработки поступающих данных ЛПР. Если поток информации чересчур велик, то актуальным становится автоматизированная обработка графической информации, ибо адекватно обработать большой поток даже понятной графической информации, человек не в состоянии. Второй вопрос связан с настройкой системы обработки информации, который, в свою очередь, делится на два подпункта: первоначальная настройка системы и её уточнение в процессе эксплуатации. С течением времени может возникнуть задача корректировки настройки системы. В этом случае машинное обучение вновь приходит на помощь. На обновлённой выборке эталонных данных производится повторное обучение системы, и в дальнейшем она использует свежие данные во время работы. Графические данные, как основа для принятия решения, используются во многих областях человеческой деятельности. В том числе и в медицине. Метод исследования биоэлектрической активности сердца, получивший название электрокардиография, является сегодня незаменимым в диагностике нарушений ритма и проводимости, гипертрофии миокарда предсердий и желудочков, ишемической болезни сердца и других заболеваний [, ]. Метод основан на регистрации элеюричсских потенциалов, возникающих в сердце. Результаты кардиограммы представляются в виде двумерного графика, отображающего зависимость величины электрического импульса от времени (рисунок 1). Рисунок 1 - -канальная ЭКГ -летнего мужчины. Полезность метода электрокардиографии трудно переоценить. Первый прибор для получения электрокардиограммы был сконструирован нидерландским физиологом Виллемом Эйнтховеном в году, а впервые был применён в году. С тех пор методика претерпела множество изменений, но принцип, заложенный первооткрывателем, остался без изменений. За столетие, прошедшее с тех пор, удалось создать высокоточные приборы и определить точки на теле человека, куда должны быть приложены электроды для получения лучшего результата. Предлагаются новые способы приложения результатов обследования, и, напротив, была показана неэффективность других методов []. Определение частоты и регулярности сердечных сокращений (к примеру: экстрасистолы (внеочередные сокращения), или выпадения отдельных сокращении - аритмии). Показывает острое или хроническое повреждение миокарда (инфаркт миокарда, ишемия миокарда). Может быть использована для выявления нарушений обмена калия, кальция, магния и других электролитов. Выявление нарушений внутрисердечной проводимости (различные блокады). Метод скрининга при ишемической болезни сердца, в том числе и при нагрузочных пробах. Дает понятие о физическом состоянии сердца (гипертрофия левого желудочка). Может дать информацию о внесердечных заболеваниях, таких как тромбоэмболия лёгочной артерии. Позволяет удаленно диагностировать острую кардиальную патологию (инфаркт миокарда, ишемия миокарда) с помощью устройства кардиофон. Кардиофон - устройство, позволяющее удаленно передавать ЭКГ. По виду напоминает мобильный телефон, при необходимости снятия ЭКГ аппарат подносится к груди и ЭКГ отсылается операторам []. Каждый второй мужчина и каждая третья женщина встречаются с ишемической болезнью сердца и с её тяжелейшим проявлением - инфарктом миокарда. Миокард - это сердечная мышца. По артериям, которые называются коронарными, к ней поступает кровь. Гели какую-нибудь из этих артерий закупоривает кровяной сгусток (тромб), то участок сердца, который она питает, остается без кровоснабжения, а значит, без кислорода. На голодном пайке» клетки миокарда могут прожить в лучшем случае - минут. Потом они гибнут, что и является инфарктом, образуя участок омертвения в ткани сердца. На пострадавшем месте остается рубец. Инфаркт может начаться во время сильной физической или эмоциональной нагрузки, но нередко он развивается безо всякой видимой причины, как бы на пустом месте. Возможно, даже во сне. Однако чаше всего он происходит ранним утром. Изменения, происходящие при инфаркте хорошо видны на электрокардиограмме []. Не менее опасным, чем сам инфаркт, является иостиифарктный период.

Рекомендуемые диссертации данного раздела

28.06.2016

+ 100 бесплатных диссертаций

Дорогие друзья, в раздел "Бесплатные диссертации" добавлено 100 новых диссертаций. Желаем новых научных ...

15.02.2015

Добавлено 41611 диссертаций РГБ

В каталог сайта http://new-disser.ru добавлено новые диссертации РГБ 2013-2014 года. Желаем новых научных ...


Все новости

Время генерации: 0.241, запросов: 244