★ Vera Merkurjeva - tulkotāji ..

Atbalstīto datu avotu saraksts ir specifisks produktam.

Neironu tīkli, piemēram, fuzzy loģika, tiek izmantoti PID regulatoros divos veidos: veidot kontrolieri pati un veidot bloku konfigurācijas tās koeficientu. Neironu tīklam ir spēja "pētīt", kas ļauj izmantot eksperta pieredzi, lai mācītu neironu tīklu, lai izveidotu PID kontroliera koeficientus. Neironu tīkla kontrolieris ir līdzīgs galda vadības pogai sk. Atšķirībā no izplūdušā regulatora, kur ekspertam būtu jāizstrādā uzstādīšanas noteikumi valodu mainīgos, lietojot neironu tīklu no eksperta, noteikumu formulējums nav nepieciešams - tas ir pietiekami, lai tā varētu konfigurēt regulatoru vairākas reizes procesā Mācoties neironu tīklu. Nervu darbības un bioloģisko neironu pētījuma rezultātā nervu neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra tika piedāvāti Mākslīgais neirons ir funkcionāls bloks ar vienu izeju un izejvielu, kas īsteno nelineāro konversiju vispārējā gadījumākur - svara koeficienti parametri ar ieejas mainīgajiem lielumiem; - pastāvīga kompensācija; - " aktivizācijas funkcija "Neirons, piemēram, veids Sigmoidālā funkcijakur ir kāds parametrs. Neironu tīkls 5. Sastāv no daudziem neironu neironiem, savienojumu skaits var būt tūkstošiem. Sakarā ar aktivācijas funkciju nelinearitāti un lielu skaitu pielāgojamu koeficientu jo [Kato], 35 neironi tika izmantoti ieplūdes slānī un 25 izejas, bet skaits koeficientu bija Neironu tīkls var veikt ne- Lineārs displejs par ieejas signālu daudzveidību izejas komplektā.

Automātiskās vadības sistēmas tipiskā struktūra ar PID regulatoru un neironu tīklu kā automātiskās regulēšanas bloks ir parādīts 1. Neironu tīkls šajā struktūrā pilda funkcionālā pārveidotāja lomu, kas katram signālu kopumam rada PID regulatora koeficientus. Reversās kļūdas metode [Terech]. Tiek izmantotas arī citas minimālās meklēšanas metodes, tostarp ģenētiskie algoritmi, atkausēšanas modelēšanas metode, vismazāko kvadrātu metode. Neironu tīkla mācīšanās process ir šāds 5. Eksperts nodrošina iespēju pielāgot regulatora parametrus slēgtā automātiskā vadības sistēmā dažādos ievades efektus. Tiek pieņemts, ka eksperts to var izdarīt ar kvalitatīvu praksi. Pagaidu diagrammas oscillogrammaskas iegūti sistēmā, kas pielāgota ekspertam, ir uzrakstīts arhīvam un pēc tam baro neironu tīklam, kas savienots ar PID kontrolieri 5. Citi neironu tīklu nepilnības ir neiespējamība prognozēt kontroles kļūdu ievades efektiem, kas netika iekļauti neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra signālu kopumā; Kritēriju trūkums tīkla neironu izvēlei, apmācības ilgums, diapazons un apmācību skaita skaits. Neviens no publikācijām nav izmeklējis stabilitāti vai stabilitātes regulatoru. Lai veiktu algoritmu, jums ir jānosaka vēlamo parametru izmaiņu apakšējās un augšējās robežas, šķērsošanas varbūtība, mutācijas iespējamība, iedzīvotāju skaits un maksimālais paaudžu skaits. Sākotnējais hromosomu iedzīvotāji tiek ģenerēti nejauši. Hromosomu pielāgošanās ir aprēķināta, izmantojot mērķa funkciju kodētā veidā.

Turklāt hromosomas ar labāku pielāgošanās spējas tiek savākti grupā, kurā tiek veiktas ģenētiskās šķērsošanas darbības vai mutācijas. Crossing ļauj nokļūt no diviem vecākiem daudzsološu pēcnācēju. Mutācijas operators veic izmaiņas hromosomā.

AMD Ryzen 3 1200 tehniskie parametri

Attiecībā uz bināro kodēšanu mutācija sastāv no nejauša bitu maiņa binārā vārda. Pielāgojamības hromosomas novērtējums populācijā, lai novērtētu PID regulatora koeficientus, piemēram, kā. Hromosomu izvēli veic ruletes metode. Ruletes riteņa nozarēs ir nozares, un nozares platums ir proporcionāls pielāgošanās spējas funkcijai. Tāpēc lielāka šīs funkcijas vērtība, jo lielāka iespēja, ka hromosomas izvēle, kas atbilst tai. Fuzzy komplektu matemātiskā teorija izplūdušo komplekti un izplūdušo loģika izplūdušo loģika ir kopu klasiskā teorijas un klasiskās formālās loģikas vispārināšana. Šos jēdzienus pirmo reizi ierosināja amerikāņu zinātnieks Lotfy Zadeh Lotfi Zadeh Galvenais iemesls, lai izveidotu jaunu teoriju, bija klātbūtne izplūdušo un aptuveno pamatojumu, aprakstot personas procesus, sistēmas, objektus. Pirms izplūdušās pieejas sarežģītu sistēmu modelēšanai visā pasaulē, tas nebija viena desmitgade no izplūdušo komplektu teorijas izcelsmes brīža. Un par šo ceļu attīstību izplūdušo sistēmu, tas ir ierasts piešķirt trīs periodus. Pirmais periods Zade, E. Mamdani, Bellman. Otrajā periodā s pirmie praktiskie rezultāti sarežģītu fuzzy vadības jomā tehniskās sistēmas tvaika ģenerators ar izplūdušo kontroli. Tajā pašā laikā tika pievērsta uzmanība jautājumiem, kas saistīti ar ekspertu sistēmām, kas būvētas uz izplūdušo loģiku, attīstot izplūdušos kontrolierus.

Fuzzy ekspertu sistēmas, lai atbalstītu lēmumu pieņemšanu, tiek plaši izmantotas medicīnā un ekonomikā. Visbeidzot, trešajā periodā, kas ilgst no To izmanto automobiļu, kosmosa un transporta nozarē, produktu jomā. Triumfhal martā izplūdušās loģikas pasaulē sākās pēc pierādījuma Uzņēmējdarbībā un finansēs, izplūdušā loģika tika atzīta pēc Un veiksmīgo fāžu pieteikumu skaits pašlaik aprēķina tūkstošiem. Fuzzy komplekta raksturojums ir aprīkojums piederuma dalības funkcija. Apzīmē MF C X - neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra pakāpi izplūdušā komplektā C, kas ir parastā komplekta raksturīgās funkcijas koncepcijas vispārināšana. Mēs to ilustrējam vienkāršs piemērs. Formalizēt neprecīzu definīciju "karstā tēja". AS X argumentācijas laukumstemperatūras skala grādos pēc Celsija būs. Acīmredzot tas mainīsies no 0 līdz grādiem. Fuzzy komplekts par jēdzienu "karstā tēja" var izskatīties šādi:. Tādējādi tēja ar 60 s temperatūru pieder noteiktajam "karsts" ar pakāpi piederumu 0, Vienai personai tēja 60 c temperatūrā var būt karsts, bet ne pārāk karsts. Tas ir šajā gadījumā, ka izplūdums uzdevuma atbilstošā kopa izpaužas. Fuzzy komplektiem, kā parastām, tiek identificētas galvenās loģiskās operācijas. Visvienkāršākais nepieciešamais aprēķiniem ir krustojums un asociācija.

Fuzzy komplektu teorijā ir izstrādāta vispārēja pieeja krustošanās operatoru, asociācijas un papildinājumu īstenošanai, ko īsteno tā sauktajās trīsstūrveida normās un konusi. Iepriekšminētā krustošanās un asociācijas darbību īstenošana ir visbiežāk sastopamās T-normas un T-Conormals gadījumi. Fuzzy mainīgais ir aprakstīts ar komplektu N, X, Akur N ir nosaukums mainīgā, X ir universāls komplekts laukums argumentācijuA - izplūdušo komplektu uz X.

Valodu mainīgā vērtības var būt izplūdušas mainīgie lielumi, ti. Lingvistiskais mainīgais ir augstāks nekā izplūdušais mainīgais. Katrs valodu mainīgais sastāv no:. Apsveriet šādu izplūdušo koncepciju kā "akciju ir drošs ar bitcoin ieguldījumiem. Tas ir nosaukums lingvistiskā mainīgā. Pēdējā lieta joprojām ir veidot piederumu funkcijas katram lingvistiskajam termiņam no bāzes termiskā komplekta T. Ir vairāk nekā duci tipisku līkņu veidlapu, lai uzstādītu piederumu funkcijas. Lielākais sadalījums tika iegūts: trīsstūrveida, trapecveida un Gausa piederumu funkcijas. Piederības trīsstūrveida iezīmi nosaka trīs cipari A, B, Cun tās vērtība X punktā tiek aprēķināta saskaņā ar izteiksmi:. Parametrs c. Norāda izplūdušās komplekta centru, un parametrs ir atbildīgs par funkcijas stepu.

Main navigation mobile

Piederumu komplekts katram termiņam no bāzes termiskās iestatīšanas t parasti attēlots kopā vienā grafikā. Tātad, personai, kas ir 48 gadus veca, piederības pakāpe komplektam "jauns" ir 0, "vidējs" - 0,47, "virs vidējā līmeņa" - 0, Fuzzy loģiskās produkcijas darbības pamats ir noteikumu bāze, kas satur izplūdušus paziņojumus formā "Ja kaut kas" un piederošo lingvistisko terminu funkcijas. Jāievēro šādi nosacījumi:. Ļaujiet noteikumu noteikumus datubāzē: R1: ja x 1 ir Vispārējā gadījumā neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra izvades mehānisms ietver četrus posmus: fuzziness ieviešana fāzifikācijaizplūdušo jaudu, sastāvu un skaidrību vai attaisnojumu sk.

Ir izstrādāti Mamdani, Sugeno, Larsen, Tsukamoto izvadīšanas modeļi. Apsveriet sīkāk ar izplūdušo secinājumu par Mamdani mehānisma piemēru. Tas ir visizplatītākais loģiskās produkcijas veids izplūdušo sistēmās. Tā izmanto izplūdušo komplektu minimimx neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra. Šis mehānisms Ietver šādu darbību secību. Sastāvs, vai apvienojot atdalītās funkcijas, par kurām tiek izmantots maksimālais izplūdušo komplektu sastāvs:. Aizstāvēšana vai precizēšana. Ir vairāki defasifikācijas metodes.

  1. Neapstrādāta bitcoin tirdzniecības prēmija
  2. Vicky kriptogrāfijas tirdzniecība
  3. Bet tas ir
  4. Kas ir bināro
  5. Patiesība par bitcoin tirgotāju amenda markets
  6. Populārākas Posts.
  7. Etrade akciju plāns paātrinās

Šīs vērtības neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra nozīme ir MF Y līknes smaguma centrs. Intelektuālās informācijas apstrādes metožu hibridizācija - moto, saskaņā ar kuru Vairāku mākslīgā intelekta tehnoloģiju kombinācijas rezultātā - īpašs neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra - "mīksts skaitļošanas" mīksts skaitļošanaskas Pašlaik mīkstie aprēķini apvieno tādus apgabalus kā: izplūdušo loģiku, mākslīgos neironu tīklus, varbūtības argumentus un evolūcijas algoritmus. Tie papildina viens otru un tiek izmantoti dažādās kombinācijās, lai izveidotu hibrīda inteliģentas sistēmas. Fuzzy loģikas ietekme varbūt visplašākā. Tāpat kā izplūdušo komplekti paplašināja klasiskās matemātiskās teorijas sistēmas, izplūdušo loģiku "iebruka" praktiski lielākajā daļā datu ieguves metožu, kuru piešķirtas ar jaunu funkcionalitāti. Zemāk ir interesantākie šādu asociāciju piemēri.

Noņemšana un analīze

Fuzzy Neural Networks izplūdušo-neironu tīkli secina, pamatojoties uz izplūdušo loģikas aparātu, bet piederumu funkciju parametri ir konfigurēti, izmantojot NA mācīšanās algoritmus. Tāpēc, lai izvēlētos šādu tīklu parametrus, sākotnēji tika ierosināts atgriezties kļūdas izplatīšanās, lai mācītos daudzslāņu perceptron. Lai to izdarītu, izplūdušo vadības modulis ir izklāstīts vairāku slāņu tīkla veidā. Fuzzy neironu tīkls, kā likums, sastāv no četriem slāņiem: slānis fāzēm ieejas mainīgo, slāni par vērtību aktivizēšanas stāvokli, slānis apkopojot izplūdušo noteikumus un izejas slāni. Vislielākā izplatīšana tagad saņēma Fuzzy Na ar Anfis un Tsk tipa arhitektūru. Ir pierādīts, ka šādi tīkli ir universāli aptuvenie tuvotāji. Ātri mācīšanās algoritmi un uzkrāto zināšanu interpretējamība - šie faktori ir veikuši izplūdušus nervu tīklus ar vienu no daudzsološākajiem un efektīvākajiem mīksto skaitļošanas instrumentiem. Classic Fuzzy sistēmas ir trūkums, ka tas ir nepieciešams, lai piesaistītu ekspertus priekšmetu jomā formulēt noteikumus un funkcijas piederumu, kas ne vienmēr spēj nodrošināt. Adaptīvās izplūdušās sistēmas adaptīvās izplūdušās sistēmas atrisināt šo problēmu. Šādās sistēmās, izvēloties parametrus izplūdušās sistēmas tiek veikta procesā mācīšanās eksperimentālo datu.

Algoritmi, lai apmācītu adaptīvās izplūdušās sistēmas attiecībā uz darba intensīviem un ir sarežģīti, salīdzinot ar algoritmiem neironu tīklu algoritmiem, un kā likums sastāv no diviem posmiem: 1. Piederumu funkciju pielāgošana. Pirmais uzdevums attiecas uz pasāžas veida problēmu, otro optimizāciju nepārtrauktās telpās. Tajā pašā laikā notiek noteikta pretruna: lai radītu izplūdušo noteikumus, piederošo piederību funkcijas ir nepieciešamas, un par izplūdušo secinājumu - noteikumus. Turklāt ar automātisku izplūdušo noteikumu ģenerēšanu ir jānodrošina to pilnīgums un konsekvence. Liela daļa par izplūdušo sistēmu apmācību metodēm izmanto ģenētiskos algoritmus. Angļu valodas literatūrā tas atbilst īpašam termiņam - ģenētiskas izplūdušās sistēmas. Nozīmīgs ieguldījums attīstībā teoriju un praksi izplūdušo sistēmu ar evolūcijas pielāgošanu veica grupa Spānijas pētniekiem, kuru vadīja F. Herrera F. Fuzzy pieprasījumi datu bāzēm fuzzy vaicājumiem - daudzsološs virziens mūsdienu sistēmas Informācijas apstrāde. Šis rīks ļauj formulēt vaicājumus dabiskā valodā, piemēram: "Lai izņemtu lētu piedāvājumu sarakstu par mājokļa noņemšanu tuvu pilsētas centram", kas nav iespējams, izmantojot standarta vaicājuma mehānismu.

Šim nolūkam ir izstrādāti fuzzy relāciju algebra un īpašās SQL valodas izplūdušo pieprasījumiem. Lielākā daļa pētījumu šajā jomā pieder Rietumeiropas zinātniekam D. Dubua un Progrēku. Fuzzy Associative noteikumi Fuzzy asociācijas noteikumi - instruments, lai iegūtu formulējumu likumsakarības, kas formulētas formā lingvistisko paziņojumu. Tas ieviesa īpašus izplūdušo darījumu koncepcijas, izplūdušā asociācijas noteikuma atbalstu un uzticamību. Fuzzy kognitīvās kartes izplūdušās kognitīvās kartes tika ierosināts B. Kosko Centroīds Centroid punkts, kas norāda uz klastera jeb objektu grupas centru, apvienojot ap sevi klastera objektus.

Datu iegūšana Data Mining līdz šim nezināmu, apslēptu, netriviālu, praktiski pielietojamu zināšanu atklāšana vai neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra ar mašīnas darbības algoritmi, mākslīgais intelekts automātisku vai pusautomātisku palīdzību, kas pieejamas cilvēka interpretācijai [63, 76]. Dimensiju lāsts Curse of dimensionality problēma liela datu apjomu apstrādē, kas palielina izmaksas un patērēto laiku. Disbakterioze Disbacteriosis vides reakcija jeb ph līmeņa izmaiņa. Entropija Entrophy raksturo datu sakārtotību datu kopā, jo lielāka entropija, jo vienmērīgāks klašu sadalījums datu kopā. Ja entropija ir 0, tad objekti datu kopā pieder vienai klasei. Išēmija Ischemia nepietiekama oksigenētu asiņu perfūzija miokardā. Išēmija apzīmē ne tikai nepietiekamu miokarda apgādi ar skābekli, bet arī barības vielu nepietiekamību un nepietiekamu metabolisma gala produktu aizvadīšanu. Īsas laika rindas Short time series objekta mērījuma vērtības laika periodos no T1 9. Kibernētika Cybernetics zinātne omega rokas pulksteni pārskats dabas un sabiedrības vispārīgiem vadības un sakaru likumiem. Par kibernētikas pamatlicēju uzskata N. Vīneru ASVkurš gadā monogrāfijā [71] formulēja tās pamatnostādnes. Parasti izšķir teorētisko jeb matemātisko kibernētiku un lietišķo jeb tehnisko kibernētiku.

Pirmās uzdevums ir izstrādāt matemātisko aparātu un metodes dažādu vadības sistēmu pētīšanai. Otra ir zinātne par vadības procesiem tehniskās sistēmās, un ar to 3 pieteikšanās ražošanas procesu automatizācija un vadības sistēmu izstrāde [4]. Lēmumu koki decision trees klasifikatori, kas veidoti orientēta grafa veidā, kur saknes virsotne un iekšējās virsotnes ir objektu atribūti, loki atribūtu vērtības, bet lapas rezultējošās klases. Mašīnapmācība machine learning datu apmācības process, kurš tiek nodrošināts ar datora mašīnas palīdzību, bet tā kā dators nevar atbildēt uz jautājumu vai tas ir kaut ko jaunu iemācījies, tad par mācīšanos tiek uzskatīta datora uzvedības maiņa, kas radīs darbības uzlabojumus nākotnē; aplūkojamā neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra mācīšanās nav datora, bet tā lietotāja cilvēka vēlme, kurš padara šo procesu par apmācību [70].

Metabolisms metabolism vielmaiņa jeb ķīmisko reakciju kopums, kas norisinās katrā organismā dzīvības uzturēšanai. Objekta raksturojošā informācija information characterizing the object atribūti, kas raksturo pētāmo objektu. Objekts object ieraksts pētāmajā datu kopā. Oklūzija occlusion pilnīga asinsvadu noslēgšana orgānā asins plūsmas apturēšana. Pārapmācība overfitting klasifikatora apmācība, izmantojot nenozīmīgus atribūtus, kas samazina tā precizitāti, pārmērīgi pielāgojot to konkrētiem datiem. Proliferācija proliferation pārmērīga baktēriju daudzuma veidošanās. Raksturojošie parametri characteristic parameters darbā tiek lietots kā jēdziens, kas apraksta atribūtu kopu. Reperfūzija reperfusion asins plūsmas atjaunošana orgānā.

★ Vera Merkurjeva tirgot nākotnes darījumus ar bitcoin

kā tirgot kriptogrāfijas kaķēnu

Cik daudz man vajadzētu ieguldīt bitcoin 2021. gadā vai tu vari nopelnīt naudu pi bitcoin ieguve pelnīt naudu ar kriptovalūtām. Bezmaksas bitcoin investīcijas vai es varu ieguldīt 401 k naudu bitcoinā forex trading bezmaksas apmācības video.

Sirds kontrakcija Cardiac contraction sirds muskuļu saraušanās un atslābšana. Stenokardija stenocardia lēkmjveida sāpes sirds apvidū, kuras rada skābekļa trūkums sirds muskulatūrā. Taksonomija taxonomy zinātnes novirziens, kas pēta augsti organizētu hierarhisku īstenības sistēmu elementu piemēram, dabas vai valodas objektu klasifikācijas un neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra principus un metodes; arī konkrētas sistēmas klasificēto elementu zinātnisko apzīmējumu kopums, piemēram, augu latīniskie nosaukumi, ķīmisko elementu nosaukumi [4]. Problēmas nostādne Pastāv problēmvides, kurās par datu avotu izmanto īsas laika rindas un to raksturojošos parametrus. Īsas laika rindas raksturo objekta funkcionālās izmaiņas laika periodā, bet raksturojošie parametri šī objekta īpašības. Piemēram, medicīnā pacientam tiek iedotas neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra pazeminošas zāles un katru minūti tiek mērīts asinsspiediens 20 minūšu garumā. Tad asinsspiediena mērījumi laika intervālā būs īsas laika rindas, bet pacienta augums, svars, dzimums, vecums u.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra izmaksas tirdzniecībai valūtas tirgū

Šāda un līdzīga veida problēmvidēs ir jāatrisina prognozēšanas uzdevums piemēram, vai asinsspiedienu pazeminošās zāles palīdzēs pacientamizmantojot tikai analizējamā objekta piemēram, pacienta raksturojošos parametrus, lai noteiktu iespējamo prognozējamo vērtību. Šāda dažādu veidu datu struktūru atšķirība pirms darba uzsākšanas pieprasa pret izstrādājamo prognozēšanas sistēmu izvirzīt šādas prasības: Tai jāspēj apstrādāt diskrēti un nepārtraukti dati.

Datiem jābūt normalizētiem; Klasterizācijas procesā, analizējot īsas laika rindas, jānosaka piemērotākais klasteru skaits datu kopas apstrādei, vadoties pēc klasterizācijas kļūdas aprēķina, un jānosaka analizējamā objekta piederība neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra no klasteriem; Pētījuma objekts un priekšmets Pētījuma objekts ir prognozēšanas sistēma. Pētījuma priekšmets ir datu iegūšanas un mašīnapmācības metodes un algoritmi, uz kuru bāzes tiek izstrādāta prognozēšanas sistēma, kas apstrādā īsas laika rindas un apvieno līdzīgus objektus grupās. Iegūtās objektu grupas tiek apvienotas ar šo objektu raksturojošajiem parametriem, lietojot klasifikācijas modeli tiek apmācīti, un attēlo prognozēšanas sistēmu pirms prognozes iegūšanas. Pētījuma metodes Promocijas darbā tiek izmantotas datu analīzes un datu iegūšanas metodes. Datu pirmapstrādes procesā tiek pielietotas z-novērtējuma normalizācija ar standarta novirzi, pieprasījuma normalizācija ar dzīves līkni. Atribūtu informatīvuma noteikšana tiek lietota CfsSubsetEval metode, bet atribūtu pārmeklēšanai BestFirst metode. Klasteru analīzē tiek izmantoti k-vidējo sadalošais, darba autora neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra modificēts k-vidējo sadalošais, maksimālās līdzības un aglomeratīvais hierarhiskais algoritmi.

Klasifikācijas precizitātes novērtēšanai izmantota kārtu šķērsvalidācija, izlaist vienu un datu sadalīšana apmācības un testēšanas kopās attiecībā No klasifikatoru iegūtajiem rezultātiem tiek veidoti nosacījumu likumi, apvienojot tos ar problēmvides veikto pētījumu rezultātiem. Klasterizācijas rezultātu klašu struktūru transformācijai uz problēmvidē izmantoto klašu struktūru tiek pielietota darba autora izstrādāta pieeja. No klasifikācijas rezultātiem tiek veidoti nosacījumu likumi, kuri raksturo pētāmā objekta grupu, klasifikācijas procesā noteikto klasi un problēmvides pētījumos noteikto vērtību. Analizējamā objekta prognozes vērtības aprēķinam tiek lietots matemātiskās cerības aprēķins un darba autora piedāvātā pieeja, kas balstās uz attālumu metriku. Prognozēšanas sistēmai ir jārealizē dažādu datu struktūru apvienošana tā, lai neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra datu struktūras būtu iespējams analizēt ar datu iegūšanas metodēm un algoritmiem. Darba mērķis un uzdevumi Promocijas darba mērķis ir izstrādāt īsu laika rindu un to raksturojošo parametru apstrādes sistēmu prognozēšanas uzdevumiem, kas būtu lietojama dažādās problēmvidēs un balstītos uz datu iegūšanas metodēm un algoritmiem.

Izvirzītā mērķa sasniegšanai nepieciešams realizēt šādus uzdevumus: 1. Izanalizēt īsu laika rindu un to raksturojošo parametru apstrādes pamatprincipus; 2. Izpildīt īsu laika rindu un to raksturojošo parametru datu pirmapstrādes pieeju analīzi; 3. Modificēt atbilstoši problēmvidei klasterizācijas algoritmu, lai tas apstrādātu īsas laika rindas, un salīdzināt to ar citiem klasterizācijas algoritmiem; 4. Izstrādāt iegūto klasterizācijas rezultātu un īsu laika rindu raksturojošo parametru datu apvienošanas pieeju; 5.

Tas ir nekas, ja salīdzina ar VISA sistēmas jaudu — tps. Es uzskatu, ka ilgtermiņā, piemēram, ASV īstenos noteikumus, kas aizsargā patērētājus, vienlaikus veicinot jauninājumus. Uz šo dienu lietotāju skaits jau ir pārsniedzis 15 miljonus. Bitcoin un Ethereum cenu dinamika, ASV dolāri.

Izstrādāt dažādām problēmvidēm prognozēšanas sistēmu, kas apstrādā īsas laika rindas un to raksturojošos parametrus un izdara prognozi, pamatojoties tikai uz sistēmā ievadītajiem analizējamā objekta raksturojošajiem parametriem; 6. Novērtēt izstrādātās prognozēšanas sistēmas precizitāti dažādās problēmvidēs; 7. Izstrādāt nosacījumu likumu veidošanas un pielietošanas pieejas dažādām problēmvidēm; 8. Pamatojoties uz izveidoto prognozēšanas sistēmu dažādām problēmvidēm, izstrādāt vadlīnijas līdzīgu sistēmu izstrādāšanai.

Izvirzītās hipotēzes Promocijas darba izstrādāšanas gaitā tiek izvirzītas vairākas hipotēzes: 1. Īsu laika rindu un to raksturojošo parametru apstrādes sistēmas izstrādāšana nodrošina grūti formalizējama uzdevuma atrisināšanu ar datu iegūšanas metodēm un algoritmiem. Modificēts k-vidējo sadalošais algoritms uzlabo piemērotākā klasteru skaita noteikšanu datu klasterizācijas procesā, analizējot īsas laika rindas. Izstrādātā datu apstrādes sistēma realizē prognozēšanas uzdevumu izpildi dažādās problēmvidēs. Pirmā hipotēze norāda uz to, ka pastāv datu struktūras, kurās par datu avotu izmanto īsas laika rindas un to raksturojošos parametrus. Hipotēze tiks uzskatīta neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra apstiprinātu, ja būs radīta sistēma, kas spēj apstrādāt šīs atšķirīgās datu struktūras un rezultātā tiks iegūta risināmā uzdevuma prognoze. Otro hipotēzi raksturo tas, ka tiks pārbaudīti un salīdzināti vairāki klasterizācijas algoritmi dažādās problēmvidēs, kā tie spēj apstrādāt datus ar īsām laika rindām. Ja modificētais klasterizācijas algoritms uzrādīs labākus rezultātus, tad hipotēze būs uzskatāma par apstiprinātu. Trešā hipotēze pamatojas idejā, ka izstrādātā sistēma ir pielietojama vai adaptējama dažādām problēmvidēm. Hipotēze tiks uzskatīta par apstiprinātu, ja izstrādātā sistēma būs izmantota vairāku prognozēšanas uzdevumu atrisinājumam dažādās problēmvidēs. Darba aktualitāte un zinātniskā novitāte Promocijas darba aktualitāte ir saistīta ar atšķirīga veida īsas laika rindas un to raksturojošie parametri datu struktūru analīzi.

Nav zināma metode vai algoritms, kas varētu veikt īsu laika rindu un to raksturojošo parametru analīzi. Tāpēc ir svarīgi noteikt pieeju kopumu, kas lieto datu iegūšanas metodes uz algoritmus, lai varētu apstrādāt īsas laika rindas un to raksturojošos parametrus. Īsas laika rindas tiek piedāvāts apstrādāt, izmantojot klasterizāciju, lai noteiktu līdzīgas objektu grupas. Raksturojošie parametri tiek apstrādāti, lietojot klasifikāciju, lai atrastu sakarības starp šiem parametriem un klasterizācijā iegūtajiem rezultātiem. Pētāmā objekta raksturlieluma iespējamā vērtība tiek noteikta, klasificējot šī objekta raksturojošos parametrus uz izveidotā klasifikatora bāzes.

Promocijas darba zinātniskā novitāte ir izstrādātā prognozēšanas sistēma dažādām problēmvidēm, kas realizē īsu laika rindu un to raksturojošo parametru apstrādi. Izstrādātā sistēma spēj analizēt sarežģītas datu struktūras. Sistēmas ietvaros: 1. Izstrādāts modificēts k-vidējo sadalošais algoritms, kas nodrošina īsu laika rindu apstrādi dažādās problēmvidēs, nosakot piemērotāko klasteru skaitu pēc klasterizācijas vidējās absolūtās kļūdas novērtējuma. Izstrādāta divu atšķirīgu datu struktūru apvienošanas pieeja dažādās problēmvidēs. Izstrādāts sistēmas iegūto klasifikācijas rezultātu atspoguļojums dažādām problēmvidēm un risināmajiem uzdevumiem. Izstrādātas nosacījumu likumu veidošanas un pielietošanas pieejas dažādām problēmvidēm.

  1. Bitcoin ieguve vai ieguldīšana 2021. gadā
  2. Bitcoin ieguve vai ieguldt
  3. Tas ir uz
  4. Elons Musks ir
  5. Kā pelnīt naudu no zila gaisa bitcoin modeļu tirgotājs
  6. Jūsu datorā
  7. Tirgotāja sūdzība

Šo sistēmu iespējams pielietot uzņēmumos, kuros ir nepieciešamība prognozēt iespējamo preces pieprasījumu nākamajiem periodiem. Izstrādāta sirds nekrozes riska prognozēšanas sistēma, kas nosaka sirds nekrozes risku laboratorijas dzīvniekam, sistēmā ievadot tikai šī dzīvnieka raksturojošo informāciju. Izstrādāto sistēmu var pielietot pētniecības iestādēs, kurās tiek izmantoti laboratorijas dzīvnieki, lai prognozētu pētāmās vielas ietekmi.

Izstrādāta baktēriju proliferācijas sindroma noteikšanas sistēma, kas nosaka vai indivīdam ir nepieciešamība veikt laktulozes testu, sistēmā ievadot tikai indivīda pašsajūtas novērtējuma parametrus. Izveidotā sistēma lietojama medicīnā gastroenteroloģijā, nosakot baktēriju proliferācijas sindromu tievajā zarnā, prognozējot laktozes testa nepieciešamību. Izpildīts izstrādātās sistēmas precizitātes novērtējums dažādās problēmvidēs. Izstrādātas prognozēšanas sistēmas vadlīnijas, kas sniedz ieteikumus izstrādātājam līdzīgu sistēmu izveidošanai dažādās problēmvidēs. Darba aprobācija Promocijas darba izstrādāšanas procesa gaitā tika sagatavotas un publicētas 13 publikācijas: 1.

Parshutin S. Kirshners A. Risk Prediction System Informācijas tehnoloģija: Zinības un prakse, Latvijas universitāte, Rīga, Latvija, gada 7. Promocijas darba rezultāti un sasniegumi izmantoti šādu projektu ietvaros: 1. Vadītājs: S. Vadītājs profesors M. No gada jūnija līdz veidi 2 pelnīt naudu tiešsaistē decembrim Latvijas-Baltkrievijas sadarbības programma zinātnē un tehnikā, līgums Nr.

L, Medicīnisko un bioloģisko datu intelektuālo metožu un apstrādes algoritmu kompleksa izstrāde onkoloģisko slimību diagnostikas pilnveidošanai. Vadītājs: profesors A. Promocijas darbs sastāv no ievada, četrām nodaļām, rezultātu analīzes un neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra, literatūras avotu saraksta un pielikumiem. Dots ieskats datu iegūšanā. Neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra teorija par īsām laika rindām un to raksturojošajiem parametriem. Pamatota algoritmu izvēle promocijas darbā risināmo prognozēšanas uzdevumu risinājumu realizācijai. Izvirzīta formalizētā uzdevuma nostādne. Otrajā nodaļā aprakstītas pielietotās metodes un algoritmi, kas izmantoti prognozēšanas sistēmu izstrādāšanā. Nodaļas ietvaros aprakstīta darba autora izstrādātā k-vidējo sadalošā algoritma modifikācija, kas paredzēta īsu laika rindu klasterizācijai ar dažādu objektu skaitu. Trešajā nodaļā piedāvāta prognozēšanas sistēma dažādām problēmvidēm, uz kuras pamata izstrādātas: pieprasījuma prognozēšanas sistēma, sirds nekrozes riska prognozēšanas sistēma un baktēriju proliferācijas sindroma noteikšanas sistēma. Apskatīti šo sistēmu uzbūves un darbības pamatprincipi. Aprakstīti veiktie eksperimenti un iegūtie rezultāti. Veikts izstrādāto sistēmu precizitātes novērtējums. Izdarīti secinājumi par izstrādātajām prognozēšanas sistēmām. Ceturtajā nodaļā sniegts izklāsts par prognozēšanas sistēmas izstrādāšanas vadlīnijām, kuras palīdz izstrādātājam izvēlēties piemērotāko sistēmas izveidošanas procesu īsu laika rindu un raksturojošo parametru apstrādāšanai.

Sistēmas izveidošanas process balstīts uz pieredzi, kas iegūta preču pieprasījuma, sirds nekrozes riska un baktēriju proliferācijas sindroma prognozēšanas sistēmu izstrādāšanā dažādās problēmvidēs. Pēdējā nodaļā veikta sasniegto rezultātu analīze un izdarīti secinājumi par izstrādātajām sistēmām un vadlīnijām. Aprakstīti datu iegūšanā risināmie uzdevumi un jaunu zināšanu iegūšanas process.

Izklāstīta īsu laika rindu un to raksturojošo parametru apstrādāšanas iespējas ar datu iegūšanas metodēm un algoritmiem.

Īpašais piedāvājums Jūsu vasaras plānu realizēšanai Ja nepieciešami papildu līdzekļi, aizpildiet pieteikumu internetbankā un saņemiet atbildi par kredīta iespējām. Kur var nopelnīt naudu tiešsaistē Saturs Pelnīt naudu tiešsaistē nelegāli, piedāvājiet savus Rezervēt filiālē.

Veikta šo algoritmu salīdzinošā analīze, lai pamatotu to izvēli un izmantošanu prognozēšanas sistēmas izstrādāšanā. Dots uzdevuma definējums un izvirzīta uzdevuma formālā nostādne.

neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra ir kriptonauda ir riskants ieguldījums

Aprakstīts prognozēšanas sistēmas koncepts Datu iegūšana Datu iegūšana [4] ir radusies vairāku zinātņu nozaru krustpunktos skatīt 1. Datu iegūšanu bieži dēvē arī par datizraci, datu ieguvi, datu intelektuālo analīzi, likumsakarību meklēšanu, šablonu veidņu analīzi u. Turpmāk darbā tiks lietots termins datu iegūšana. Jēdziens Datu iegūšana radās gadā, bet plašāku popularitāti tas ieguva gadā. Liela daļa datu iegūšanas metožu ir izstrādātas, balstoties uz mākslīgā intelekta teorijas bāzes att. Datu iegūšanas vieta citu zinātņu nozaru vidū Datu iegūšanas pamata iezīme ir tā, ka tiek apvienotas klasiskās statistiskās analīzes un jaunas kibernētikas metodes, kas izstrādātas informācijas tehnoloģijas nozarē. Statistiskās metodes tiek iedalītas šāda veida grupās: 1. Aprakstošās statistikas analīze sadalījuma funkcijas novērtējums, vidējā rādītāja Sakarību analīze korelācijas un regresijas analīze, faktoru analīze, dispersijas analīze [5]; 3. Daudzdimensiju statistiskā analīze komponentu analīze, diskriminantu analīze, daudzdimensiju regresijas analīze, kanoniskā korelācija u. Laika rindu analīze dinamiskie modeļi neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra prognozēšana [52].

Savukārt, kibernētikas metodes [59] tiek iedalītas šādi: 1. Mākslīgie neironu tīkli tēlu atpazīšana, klasterizācija, prognozēšana [74, 75]; 2. Ģenētiskā neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra optimizācija, klasifikācija, klasterizācija [45]; 3. Asociatīvā atmiņa analogu neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra prototipu atrašana [62]; 4. Nestriktā loģika klasifikācija, klasterizācija [3]; 5. Modeļu indukcija klasifikācija [58]. Datu iegūšanas uzdevumus iedala divos tipos: aprakstošie descriptive un pareģojošie jeb paredzošie predictive. Aprakstoši uzdevumi veltī vairāk uzmanības analizējamo datu izpratnes uzlabošanai. Šādu modeļu galvenā priekšrocība ir iegūto rezultātu vienkāršums un caurspīdīgums. Iespējams, ka iegūtās likumsakarības var izrādīties ļoti specifiskas un to izmantošana iespējama tikai konkrētā uzdevuma ietvaros. Pie aprakstošiem uzdevumiem tiek pieskaitīta: klasteru analīze, asociatīvo likumu meklēšana un virkņu atklāšana [76]. Klasteru analīze ir analizējamās datu kopas objektu piemēram īsas laika rindas grupēšana pēc līdzības pazīmēm. Iegūtās grupas sauc par klasteriem. Vārds klasteris nozīmē objektu sabiezējums, kopums vai puduris [4]. Zinātniskajā literatūrā lieto arī sinonīmus klase jeb objektu sabiezējums.

John xasis binārā opcija jūs varat veikt naudas tirdzniecības akciju opcijas Ieguves rūpniecība Drošība 8. Kriptogrāfijas Bitcoin Bot Algoritms Bezmaksas Kriptogrāfijas Boti Kad lietotājs ievāc noteiktu summu peļņa kriptonauda procedūra tiek vienkāršota.

Klasteru analīzi sauc arī par klasterizāciju. Klasterizācijas uzdevumos ir jānosaka objekta piederība klasei.

Otrais vislabākā kriptovalūta ieguldījumiem i trading pamati iesācējs ir piemērots arī īstermiņa, kā arī ilgtermiņa tirdzniecībai. Spēlētājam tiek izvirzītas neizteiktas prasības attiecībā uz pieredzi valūtas tirgū, psihes es varu tirgot bitcoin par ripple uz kraken, pilnīgu leģitimizāciju un biznesa atvērtību.

Asociatīvo likumu meklēšana ir atribūtu vērtību atklāšana datos un šo asociāciju formulēšana likumu kopā. Mērķis ir iegūt informāciju par dažādu vērtību parādīšanos vairākos objektos datu kopā. Savukārt, pareģojošie uzdevumi tiek iedalīti divās daļās. Pirmajā daļā, pamatojoties uz analizējamo datu kopu ar zināmiem rezultātiem, tiek veidots modelis. Otrajā izveidotais Pie tam, izveidotajam modelim ir jāstrādā ar augstu precizitāti klasifikācijas precizitāte, jutīgums, specifiskums. Precizitāti katrā modelī individuāli nosaka eksperts vai empīriski noteikts precizitātes līmenis, atkarībā no risināmā uzdevuma.

Pareģojošos uzdevumus iedala: klasifikācijas, regresijas un prognozēšanas uzdevumos [76]. Klasifikācijas uzdevumos tiek noteikti likumi vai likumu kopas, no kuriem nosaka jaunā analizējamā objekta piederību kādai no klasēm. Likumi tiek veidoti no informācijas par esošajiem objektiem piemēram, īsu laika rindu raksturojošie parametrisadalot tos klasēs. Klasifikācijas uzdevumos mērķa atribūtam klasēm ir diskrētas vērtības. Klasifikācijas uzdevumos objekta klases piederība ir sākotnēji definēta. Regresijas uzdevumi ir līdzīgi klasifikācijas uzdevumiem, ar to atšķirību, ka klasi raksturo reālu skaitļu kopa [76]. Prognozēšana ir mērķa atribūta vērtības pareģošana nākotnē [1]. Šai grupai varētu pievienot neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra asociatīvo likumu meklēšanu, bet ar vienu nosacījumu, ja iegūtie rezultāti varētu tikt izmantoti dažu notikumu prognozēšanai. Pēc risināšanas pieejām uzdevumus iedala: apmācība ar skolotāju supervised learning un apmācība bez skolotāja unsupervised learning [76].

Šāda veida nosaukums radies no termina mašīnapmācība. Apmācībā ar skolotāju datu analīzes uzdevums tiek risināts vairākos posmos. Sākumā, lietojot kādu no datu iegūšanas algoritmiem tiek izveidots modelis klasifikators. Tālāk notiek šī modeļa apmācība jeb tā darba kvalitātes pārbaude, ja tā izrādās neapmierinoša, tad tiek veikta atkārtota modeļa apmācība, kamēr tiks sasniegts nepieciešamais precizitātes līmenis, vai arī kļūs skaidrs, ka ar doto algoritmu, pie esošās datu kopas, nav iespējams atrisināt šo uzdevumu. Uz šo uzdevumu tipu ir attiecināmi klasifikācijas un regresijas uzdevumi. Apmācība bez skolotāja apvieno uzdevumus, kuri raksturo aprakstošos modeļus kā, piemēram, likumsakarību atrašana preču iegādē lielveikalā, ko izdara klients. Ja tiek atrastas šāda veida likumsakarības, tas nozīmē, ka modelim tās ir jāattēlo un šeit nav runa par modeļa apmācību. Šo modeļu galvenā priekšrocība ir iespēja rast risinājumu bez iepriekšējām zināšanām par analizējamiem datiem. Pie šiem uzdevumiem pieskaitāmi klasterizācija un asociatīvo likumu meklēšana [70, 76]. Datu iegūšanas procesā iegūtajām zināšanām ir jābūt: jaunām, iepriekš nezināmām; netriviālām; praktiski pielietojamām un cilvēkam viegli interpretējamām saprotamām.

Lai datos atklātu zināšanas, nepietiek tikai ar datu iegūšanas metožu pielietošanu. Zināšanu atklāšanas process ietver vairākus datu iegūšanas procesus, kuri parādīti 1. Zināšanu atklāšanas process Sākotnēji, tiek apzināts izvirzītais uzdevums un precizēts mērķis, kas tiks sasniegts, izmantojot datu iegūšanu. Svarīgi ir pareizi izvēlēties metodes un algoritmus, ar kuriem tiks sasniegts izvirzītais mērķis. Otrajā posmā dati tiek sagatavoti atbilstoši pielietojamām datu iegūšanas metodēm un algoritmiem. Trešajā posmā notiek datu iegūšanas metožu un algoritmu pielietošana. Ceturtajā posmā notiek iegūto rezultātu pārbaude un validācija. Pēdējā posmā tiek veikta iegūto rezultātu interpretācija lietotājam saprotamā formā un veidā. Datu iegūšanas metodes un algoritmi palīdz atrisināt dažāda veida uzdevumus, ar kuriem jāsaskaras analītiķim, piemēram, laika rindu analīze, klasterizācija vai klasifikācija. Laika rindu analīze meklē līdzības starp objektiem, analizējot vēsturiskas vērtības. Klasterizācija atrod līdzīgas objektu grupas, kuras apvieno klasteros jeb klasēs, pamatojoties uz kādu no līdzības mēriem.

Klasifikācija atrod sakarības likumu veidā starp objekta raksturojošiem parametriem un to vērtībām ar iepriekš definētu objekta klasi. Iegūtie klasifikācijas rezultāti, kas attēloti likumu veidā, tiek izmantoti par pamatu jauna objekta prognozējamās vērtības vai klases iegūstamā prognoze tiek definēta uzdevuma ietvaros noteikšanai.

Īsas laika rindas Statistikā laika rindu analīzes process balstās uz neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra meklēšanu ilgākā laika posmā, analizējot vērtību izmaiņas laika momentos, kā rezultātā tiek noteiktas analizējamā objekta iespējamās vērtības nākotnē. Šādi procesi var būt saistīti ar ekonomisko indeksu izmaiņām, piemēram, valūtas kursu svārstībām [22]. Līdzīgi procesi tiek analizēti, piemēram, nosakot tūristu pieplūdumu nākamajai atpūtas sezonai [7] u. Visi šie analīzes procesi ir līdzīgi ar to, ka, veicot problēmvides funkcionēšanas izmaiņas, mainās sistēmas parametri. Tiek postulēts, ka laika rinda ir stacionāra, un jo garāki ir šīs laika rindas novērojumi, jo pastāv lielāka varbūtība efektīvāk atklāt likumsakarības laika rindās [9]. Laika rindas var būt skaitliskas vai simboliskas. Līdzības noteikšanai izmanto uz dažādām metodēm bāzētas aprēķinu metrikas, kuras ir parādītas 1. Garu laika rindu salīdzināšanai piemērotākās ir metrikas, kas balstās uz funkcijām un modeļiem. Savukārt, īsāku laika rindu apstrādei izmanto uz formām balstītas attālumu neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra, kas pielieto Eiklīda attāluma mēru vai laika dinamisko transformāciju [11].

Taču reālajā dzīvē pastāv uzdevumi, kuros laika rindas garums ir samērā īss līdz 40 periodiem, un noteikt šajās laika rindās likumsakarības ar statistiskās analīzes metodēm ir praktiski neiespējami. Pie šādiem uzdevumiem pieskaitāmi: preces dzīves cikla analīze [42, 53, 54], e-pakalpojumu analīze to ieviešanas sākuma stadijā [36], tekstila preču pārdošanas analīze pie liela produktu klāsta un īsa dzīves ilguma [33, 64], bioinformātikā gēnu ekspresijas analīze [21, 32], medicīnā kuņģa vēža rašanās riska mazināšana, analizējot biomarķierus [55] u. Analizējot zinātnisko literatūru, piemēram bioinformātikā, risinot gēnu ekspresijas uzdevumus, īsu laika rindu garums tiek postulēts [21] no 3 līdz 8 periodiem laika novērojumiem. Citā zinātniskajā rakstā [72] autori norāda, ka īsa laika rinda ir diskrēti laika punkti, nekonkretizējot laika periodu skaitu. Rakstā par ekoloģisko datu analīzi [29] raksta autori analizē datus ar 30 laika periodiem, definējot tos kā īsas laika rindas. Tāpēc svarīgi ir izveidot piemērotu pieeju, kura risinātu īsu laika rindu apstrādes problēmu pie nosacīti neliela novērojumu skaita. Ir zināmas daudz un dažādas neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra rindu apstrādes metodes. Starp šīm metodēm ir liela statisko modeļu daudzveidība, kā lineārā diskriminantu analīze vai loģiskā regresija, šo modeļu izmantošana kļūst ierobežota, kad analizējamie dati ir sarežģīti un nelineāri [52], bet tieši šādas situācijas veidojas reālās dzīves sfērās.

Tāpēc šādu situāciju analīzei par vairāk piemērotām tiek uzskatītas mašīnapmācības metodes. Skaitlisku laika rindu apstrādes attālumu metrikas Īsas laika rindas raksturo secīgu notikumu kopumu, kas sakārtoti pēc noteikta laika un novērojumiem. Īsu laika rindu analīze tiek veikta ar mērķi noteikt rindas struktūru un prognozēt nākotnes vērtības. Analīzes procesā tiek noteiktas laika rindu struktūras un likumsakarības, kas ietver trokšņainas, pīķveida, sezonālas vai cikliskas vērtības. Lai varētu veikt datu analīzi īsās laika rindās, nepieciešams nodrošināt pētāmo objektu integritāti. Atkarībā no uzdevuma specifikas ir jāizvēlas piemērotākās datu pirmapstrādes pieejas, kuras nodrošina analizējamo datu sagatavošanu datu analīzes procesam. Kā pierādīja pētījumi [31, 53], īsu laika rindu datu analīzei piemērotākā ir klasterizācija, jo tā spēj veikt divu īsu laika rindu salīdzināšanu katrā laika periodā skatīt 1. Laika rindu salīdzinājums katrā laika periodā Pirms pieņemt lēmumu, kādu klasterizācijas algoritmu izmantot īsu laika rindu apstrādāšanai, nepieciešams izvērtēt virkni problēmu, kuras var rasties klasteru analīzes procesā. Uzmanība ir jāpievērš šādiem procesiem: 1 Raksturlielumu izvēles sarežģītība, uz kuru bāzes tiek veikta klasterizācija. Lai izdarītu pareizo izvēli ir nepieciešams zināt algoritmu uzbūvi un to darbības specifiku.

Ja nav zināms iespējamais klasteru skaits, tad nepieciešams veikt virkni eksperimentu pārmeklējot dažādu klasteru skaitu un izvēloties piemērotāko, balstoties uz kādu no klasterizācijas precizitātes novērtējumiem. Klasteru forma, vairums gadījumos, tiek noteikta ar apvienošanas metodes tehnikas izvēli. Taču jāatceras, ka konkrētas klasterizācijas algoritms tiecas izveidot noteiktas klasteru formas, kas, piemēram, pie lielas objektu piesātinātības nelielā apgabalā un ar klasteru pārklāšanos nav pielietojamas, jo var radīt nepareizu priekšstatu par iegūtajiem klasterizācijas rezultātiem Klasterizācijas algoritmu izvēle īsu laika rindu analīzei Lai izvēlētos piemērotākos klasterizācijas algoritmus īsu laika rindu analīzei tika veikta vairāku algoritmu salīdzinošā analīze, izvēloties dažādus kritērijus: vai algoritms ietilpst 10 populārāko algoritmu sarakstā [73]; algoritma iegūto rezultātu interpretējamība, šeit pozitīvu vērtējumu iegūst tie algoritmi, kuru iegūtie rezultāti ir interpretējami bez eksperta klātbūtnes un to realizācija ir pieejama eksperimentos izmantotajā programmatūra.

Klasterizācijas algoritmu salīdzinošās analīzes novērtējuma rezultāti ir parādīti 1. Pozitīvo vērtējumu skaita summa ir norādīta kolonā Novērtējums. No salīdzinošās analīzes izriet, ka piemērotākie klasterizācijas algoritmi īsu laika rindu analīzei būtu k-vidējo sadalošais un maksimālās līdzības algoritmi. Dažos eksperimentos būtu lietderīgi arī pārbaudīt aglomeratīvā hierarhiskā algoritma pielietošanas iespējamību, tā kā šis algoritms nākamais sarakstā pēc diviem jau izvēlētajiem algoritmiem. Medicīnā vielas koncentrāciju organismā pēc medikamenta lietošanas noteiktā laika intervālā raksturo indivīda laboratorijas dzīvnieka svars, augums, vecums, dzimums, holesterīna līmenis asinīs, kalcija daudzums u. Šāda veida informāciju, kas raksturo īsas laika rindas, sauc par raksturojošiem parametriem. Īsas laika rindas un to raksturojošos parametrus ir nepieciešams apstrādāt ar dažādām metodēm un pieejām, jo šīs datu struktūras ir kardināli atšķirīgas. Īsās laika rindās nepieciešams analizēt objektus un salīdzināt tos savā starpā noteiktos laika periodos. Raksturojošie parametri tiek analizēti, meklējot likumsakarības starp objektu atribūtiem, to vērtībām un raksturojošām klasēm.

Datu iegūšanas uzdevumus, kas saistīti ar likumsakarību noteikšanu, vadoties pēc objektu atribūtiem, to vērtībām un raksturojošajās klases vērtībām, sauc par klasifikāciju. Klasifikācijā nosakāmo parametru bieži dēvē par atkarīgo mainīgo, bet parametrus, kuri piedalās tā noteikšanā par neatkarīgajiem mainīgajiem. Jāpievērš uzmanība aplūkojamo parametru vērtībām, ja neatkarīgie un atkarīgie mainīgie satur skaitliskas vērtības, Klasifikācijas un regresijas uzdevumi tiek risināti vairākos etapos. Pirmajā, tiek noteikta apmācības datu kopa, kurā ietilpst objekti, kas sastāv gan no neatkarīgiem, gan atkarīgiem mainīgajiem. Pamatojoties uz apmācības datu kopu tiek veidots modelis, kas nosaka atkarīgā mainīgā vērtību. To dēvē par klasifikācijas vai regresijas funkciju. Lai šī funkcija būtu pēc iespējas precīzāka, tai jāatbilst šādiem kritērijiem [76]: 1. Iekļauto objektu skaitam datu kopā ir jābūt pietiekoši lielam. Jo vairāk objektu būs iekļauts, jo precīzāk tikts uzbūvēta klasifikācijas vai regresijas funkcija. Datu kopā jābūt iekļautiem objektiem, kas satur visas iespējamās klasifikācijas klases vai min un max vērtību apgabalu regresijas uzdevumā. Katrai klasei klasifikācijas uzdevumā un katram vērtību intervālam regresijas uzdevumā izvēlētajai datu kopai jāsatur pietiekami liels objektu skaits.

Otrajā etapā izveidoto modeli pārbauda ar testēšanas datu kopu, kurā arī ietilpst objekti, kas sastāv gan no neatkarīgiem, gan atkarīgiem mainīgiem. Modeļa iegūtie rezultāti tiek vērtēti, vadoties pēc klasifikācijas precizitātes klasifikācijas uzdevumoskas sīkāk izklāstīta apakšpunktā, vai klasifikācijas kļūdas regresijas uzdevumos. Ja modeļa iegūtā klasifikācijas precizitāte ir pietiekama, ko nosaka izvirzītais uzdevums, tad šo modeli iespējams lietot jauna objekta analīzei. Trešajā etapā izveidoto modeli lieto jaunu objektu analīzei, kuriem nav zināma atkarīgā mainīgā vērtība.

Klasifikācijas un regresijas uzdevumiem piemīt ģeometriska interpretācija, kas parādīta 1. Klasifikācijas funkciju izveide Populārākās mašīnapmācības klasifikācijas metodes ir parādītas 1. Mašīnapmācības klasifikācijas metodes Galvenās problēmas, kas rodas klasifikācijas un regresijas uzdevumu risināšanā ir neapmierinoša ieejas datu kvalitāte, kuros ir gan kļūdaini dati, gan izlaisti dati vai dažādi datu tipi skaitliski, piemēram, svars, vecums un kategoriski, piemēram, pasta indekss, dzīves vietas adrese, studenta numurs viena atribūta ietvaros.

2. Pirkumi.

Problēmas būtība ir, ka veidojot klasifikācijas funkciju, tajā var būt jau pieminētās kļūdas vai anomālas vērtības, kas var būt struktūrai piederoši dati. Saprotami, ka šādu modeli turpmāk nevar izmantot, jo tā iegūtie rezultāti satur pārāk lielu klasifikācijas kļūdu, tāpēc datu struktūru normalizācijai lieto datu pirmapstrādi [57, 63, 70, 76] Klasifikācijas algoritmu izvēle raksturojošo parametru analīzei Izvēloties klasifikācijas algoritmu, ir jāņem vērā, kā tiks interpretēti iegūtie rezultāti, vai ir nepieciešams caurskatāms un viegli saprotams iegūto rezultātu skaidrojums. Kas izmantos iegūtos rezultātus eksperts vai ierindas sistēmas lietotājs? Cik ātri ir iegūstams algoritma izpildes rezultāts? Tas ir labi zināms fakts, ka Vitāliks Buterins ir ļoti turīgs cilvēks ar vienu no lielākajām kriptogrāfijas vērtībām. Lai gan izgudrotājs nekad nav publiski atzinis, cik daudz viņam pieder ETH, ir bijuši ziņojumi par to, ka viņš Citos forumos un publiskajās ziņās Vitaliks tiek attēlots kā kaut kur turētājs aptuveni ETH.

Dienas beigās uz šo jautājumu neviens nevar atbildēt, izņemot pašu Vitāliku Buterinu. Pārsteidzošāk ir tas, ka tad, kad lielākā daļa cilvēku domā par Buterin, viņi redz nevis turīgo cilvēku, bet gan vienas no labākajām blokķēdes platformām izgudrotāju, cilvēku, kuram nauda nav prioritāte, un vienmēr cenšas atrisināt reālas problēmas kriptogrāfijas sfēra. Buterina kungs ir bijis iesaistīts kriptovalūtu tirgū, un viņu ieguldījumi Ethereum tīklā nav tikai finansiāli. Viņš ir veltīts Ethereum kā dažādu komandu izstrādātājam un vadītājam, kas iegulda savu laiku un līdzekļus Ethereum ekosistēmas uzlabošanā. Tādējādi laika un pūļu pavadīšana tīklā ir arī veids, kā tajā ieguldīt. Turklāt ir daudz uzņēmumu, kas paļaujas uz viņa ieteikumiem un padomiem, lai ieguldītu savu naudu izstrādātājiem, kuri strādā virs Ethereum. Vairāk pieņemšanas nozīmē stingrākus Ethereum pamatus, kas galu galā tiktu pārvērsti par augstāku ETH digitālā aktīva cenu. Buterīns ir līdzīgā situācijā kā Džozefs Lubins. Abi ir Ethereum līdzdibinātāji, un viņi strādā, lai paplašinātu Ethereum risinājumus un projektus. Eštons KačersHolivudas aktieris ir pazīstams ar aizrautību pret tehnoloģijām kopumā. Viņš bija arī viens no agrīnajiem ieguldītājiem tādās tehnoloģijās un lietotnēs kā Airbnb un Uberkā arī kriptovalūtām. Viņš bija viena no pirmajām slavenībām, kas uzlēca uz šifrēšanas trakuma grupas vagonu, un Tiek teikts, ka Kutchers ir viens no lielākajiem Bitcoin un Ethereum investoriem, kaut arī oficiāls numurs vēl nav pieejams.

Čārlzs Hoskinsons ir arī viens no Ethereum līdzdibinātājiem. Viņš strādā, lai piedāvātu alternatīvus risinājumus Ethereum. Neskatoties uz to, viņš ir agrīns virtuālo valūtu lietotājs. Viņš ienāca telpā, kad Bitcoin tika tirgots tuvu 1 USD. Kad digitālā valūta pārcēlās līdz USD viņš nolēma vadīt citus lielus projektus un sākt virzīties uz priekšu, paplašinoties kriptogrāfijas telpai. Ir vērts pieminēt, ka viņš ir starp agrīnajiem Ethereum investoriem kā tīkla līdzdibinātājs. Tomēr viņš neatklāja daļu no ieguldījumiem kriptogrāfijas projektā vai to, vai viņš pēc kāda laika pārdeva visas savas monētas. Viņš ir bijis iesaistīts lielā skaitā kripto projektu un tagad ir koncentrējies uz Cardano, vienu no lielākajām kriptovalūtām tirgū. Viņa veiktais darbs ir ļoti pozitīvs kriptogrāfijas tirgum, kaut kas palīdzēja paaugstināt tehnisko neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra līmeni kriptogrāfijas telpā.

Ethereum arī tagad cenšas konkurēt ar citiem tīkliem, tostarp Cardano, kas ļauj izstrādātājiem piedāvāt vēl labākus risinājumus un neironu tīklu krājumu prognozēšanas programmatūra. Līdzīgi kā Lubins un Buterins, Hoskinsons ieguldīja savu laiku, nevis tikai naudu Ethereum.



Top Binārā Opcija, Peļņa Bitcoin Ieguves Peļņa, Jūs