- •Пояснювальна записка
- •Магістра
- •З а в д а н н я на дипломний проект (роботу) студенту Романюк Ірині Сергіївні
- •Календарний план
- •Розділ 1 аналіз гібридних інтелектуальних систем
- •1.1. Аналіз та порівняльні дослідження методів та підходів для вирішення задач інтелектуального аналізу даних
- •1.2. Дослідження сутності гібридних інтелектуальних систем
- •Класифікація архітектури гібридних інтелектуальних систем
- •1.3. Аналіз основних задач Data Mining
- •Характеристика методів Data Mining
- •Розділ 2 методологічні основи побудови гібридної інтелектуальної системи для вирішення основного класу задач data mining
- •2.1. Аналіз алгоритмів і методів кластеризації та регресії для вирішення класу задач Data Mining
- •2.2. Методика дослідження гіс для вирішення основного класу задач Data Mining
- •2.3. Побудова моделі гібридної інтелектуальної системи з використанням математичного апарату
- •Розділ 3 Проектування гібридної інтелектуальної інформаційної системи для вирішення задач кластеризації та регресії
- •3.1. Узагальнена структура гібридної інформаційної системи та алгоритм її роботи
- •3.2. Програмна реалізація гібридної інтелектуальної системи для рішення задач кластеризації та регресії
- •3.3. Ефективність побудови гібридної інтелектуальної системи для рішення задач кластеризації та регресії
- •Загальні результати розбиття на 3 кластери тестової вибірки методом к-середніх
- •Загальні результати розбиття на 3 кластери тестової вибірки методом к-середніх
- •Розділ 4 Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуавціях
- •4.1. Вимоги до робочого місця програміста
- •4.2. Режим роботи програміста
- •Час регламентованих перерв при роботі на комп'ютері
- •4.3. Вимоги до приміщень на підприємстві
- •Параметри мікроклімату для приміщень, де встановлені комп’ютери
- •Норми подачі свіжого повітря в приміщення, де розташовані комп'ютери
- •Граничні рівні звуку, дБ, на робочих місцях.
- •Допустимі значення параметрів неіонізуючих електромагнітних випромінювань (відповіднодо СанПіН 2.2.2.542-96)
- •Висновки
- •Список використаних джерел:
- •Порівняльна характеристика методів Data Mining
- •Лістинг програмного продукту
- •Діаграми бізнес-варіантів використання та варіантів використання розробленого програмного продукту
- •Загальні результати кластеризації тестової вибірки різними методами з різними мірами подібності
Діаграми бізнес-варіантів використання та варіантів використання розробленого програмного продукту
Рис. В1. Діаграма бізнес-варіантів використання
Рис. В2. Діаграма варіантів використання
Додаток Г
Таблиця Г.1
Загальні результати кластеризації тестової вибірки різними методами з різними мірами подібності
-
Метод
Міра подібності
Характеристика рішення кластеризації
1 кластер
2 кластер
3 кластер
1
2
3
4
5
Повного зв’язку
1, 2, 3, 5
7
«Ролада», ТОВ; «Вольт-Сервіс», ТОВ;Західторгбуд, ТОВ; Сучасний стиль, ТзОВ; Терміт, ПП;Облагрошляхбуд,ПП;Львівкартонопласт ВАТ.
10
Бродівське хлібоприймальне підприємство, ВАТ;ВЕСТА, завод, ВАТ;Геотехніка, ПАТ;Деджіг-Україна, ТОВ;Еко-Львів, ТОВ; Український Текстиль ТОВ; Швейна фабрика Прометей ПАТ;Електрон, завод;Ензим, компанія, ПРАТ;Іскра, ПАТ.
3
ТДВ «Епіценнтр К»; ПП «Агро - сівер»;
ТОВ «Львів- Мода»
*У стовпці «Міра подібності» таблиці використані номери, відповідні порядку розгляду мір подібності в даній роботі: 1 – евклідова відстань, 2– квадрат евклідова відстані, 3 – Манхеттенська відстань, 4– відстань Чебишева, 5– степенева відстань, 6 – лінійна кореляція.