ВКР: Формирование банка данных потенциальных участников мероприятий «Точек Кипения» на основе использования нейронных сетей

СОДЕРЖАНИЕ
ВВЕДЕНИЕ.................................................................................................. 3
ГЛАВА 1. РАЗРАБОТКА КОНЦЕПТУАЛЬНОЙ МОДЕЛИ ФОРМИРОВАНИЯ БАНКА ДАННЫХ 4
1.1 Банки данных, их особенности................................................................. 4
1.2 Концептуальная модель формирования банка данных участников
1.3 Проведение анализа предметной области................................................ 10
1.4 Механизм формирования банка данных УТК ГУУ.................................. 11
1.5 Коммуникационная схема формирования банка данных.......................... 11
ГЛАВА 2. ОБОСНОВАНИЕ ВЫБОРА МЕТОДОВ КЛАССИФИКАЦИИ ОБЪЕКТОВ В МАШИННОМ ОБУЧЕНИИ............................................................................................... 20
2.1 Метод k-ближайших соседей.................................................................. 20
2.2 Деревья решений................................................................................... 23
2.3 Наивный Байесовский алгоритм............................................................. 28
2.4 Понятие нейронной сети. Искусственные нейронные сети и их составляющие 31
ГЛАВА 3. РАЗРАБОТКА И ТЕСТИРОВАНИЕ ИНФОРМАЦИОННОЙ МОДЕЛИ БАНКА ДАННЫХ 45
3.1 Разработка базы данных......................................................................... 45
3.2 Предобработка данных, «очистка»......................................................... 52
3.3 Применение классификации................................................................... 53
ЗАКЛЮЧЕНИЕ.......................................................................................... 63
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ И ЛИТЕРАТУРЫ....... 64





ВВЕДЕНИЕ
В современных условиях нового экономического уклада и цифровизации экономики, происходит повсеместное внедрение новых информационно-аналитических технологий, позволяющих существенно повысить эффективность работы организации. Особое значение такие технологии имеют в случае сетевой модели организации. Крупные промышленные компании давно уже внедрили аналитические платформы. Во многих компаниях среднего и малого бизнеса до сих пор существует проблема консолидации и интеграции данных. Сложность управления такими организациями заключается в наличии разрозненных источников данных, которые как правило располагаются на персональных компьютерных и не имеют единой структуры. Переход организаций среднего и малого бизнеса на единую цифровую платформу крайне сложен из-за высоких финансовых затрат, а также вследствие сложности выбрать однозначное предпочтение в пользу единственной цифровой п