книга Dip-Shop.RU
поиск
карта
почта
Главная Заказ работы Готовые работы Как оплатить и получить Публикации в журналах Контакты Поиск
«ADSL – подключение к Internet» ( Контрольная работа, 11 стр. )
«Автоматизированная система учета конструкторской доку-ментации» ( Дипломная работа, 96 стр. )
«Адаптивная информационная система управления ресурсами организации» ( Дипломная работа, 137 стр. )
«Вертикальный мини-портал по поддержке деятельности торговой фирмы» ( Дипломная работа, 94 стр. )
"1С:Бухгалтерия": настройка программного комплекса и начало работы в нем: работа с константами и справочниками, ввод первоначальных остатков ( Контрольная работа, 22 стр. )
"Автоматизация учета заявок клиентов в ООО "Инком-Сервис"" ( Дипломная работа, 70 стр. )
"Автоматизированные системы контроля за исполнением0 ( Курсовая работа, 49 стр. )
"Автоматизированные процессы управления коммерческой деятельностью на предприятии ООО "Велтон"" ( Курсовая работа, 44 стр. )
"База данных учета продаж мебельного салона" ( Курсовая работа, 58 стр. )
"БИОКОМПЬЮТЕР"2 ( Курсовая работа, 32 стр. )
"Виды системного программного обеспечения (назначение и примеры использования)" ( Контрольная работа, 12 стр. )
"Внедрение бизнес-процесса автоматизации бухгалтерского учета с помощью программы "БЭСТ-5"" ( Курсовая работа, 28 стр. )
"Информационная культура менеджера" ( Реферат, 17 стр. )
"Комплексное моделирование деятельности Департамента информационных технологий коммерческой фирмы по приобретению стандартного программного обеспечения" ( Курсовая работа, 33 стр. )
"КОМПЬЮТЕРНАЯ ПРЕСТУПНОСТЬ И КОМПЬЮТЕРНАЯ БЕЗОПАСНОСТЬ"0 ( Реферат, 25 стр. )
"КОМПЬЮТЕРНЫЕ ИНФОРМАЦИОННЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ОБРАЗОВАНИИ" ( Курсовая работа, 38 стр. )
"Локальные вычислительные сети" Проектирование ЛВС. ( Контрольная работа, 8 стр. )
"Поисковая оптимизация сайта auditory.ru" ( Реферат, 17 стр. )
"Протокол обмена управляющими сообщениями - ICMP. Протоколы обмена маршрутной информацией" (по дисциплине "Основы построения объединенных сетей") ( Курсовая работа, 40 стр. )
"Разработка автоматизированной информационной системы управления проектами". ( Дипломная работа, 69 стр. )
"Разработка аппаратно-программного комплекса отладки алгоритмов обслуживания очередей в узлах коммутации". ( Отчет по практике, 28 стр. )
"Разработка библиотеки компонентов для динамического формирования HTML-документов по настраиваемым шаблонам"* ( Дипломная работа, 80 стр. )
"Разработка и программирование специализированной СУБД Match Builder" ( Курсовая работа, 41 стр. )
"Разработка программного обеспечения системы составления и ведения договоров на оказание услуг в области организации выставок". ( Дипломная работа, 100 стр. )
"Разработка электронного учебного пособия по теме "Базы данных1" ( Дипломная работа, 87 стр. )

Постановка задачи4Нейросетевое моделирование находит все новые успешные применения в практике управления и принятия решений, в том числе – в финансовой и торговой сферах. Лежащая в ее основе теория нелинейных адаптивных систем доказала свою полезность при выработке прогнозов в целом ряде отраслей экономики и финансов.

Задачей данного дипломного проекта является разработка подсистемы прогнозирования на основе средств нейросетевого моделирования интеллектуального анализа данных Analysis Services SQL Server 2005 в системе прогнозирования биржевой информации.

Подсистема нейросетевого моделирования создает классификационные и регрессивные модели интеллектуального анализа данных путем построения многоуровневой перцептронной сети нейронов

ОБЩАЯ ЧАСТЬ5

1. Применение нейросетевого моделирование при анализе биржевой информации5

1.1. Кому нужно предсказывать рынок?5

1.2. Можно ли предсказывать рынок?5

1.3. Технический анализ и нейронные сети6

1.4. Выводы8

2. Интеллектуальный анализ данных Microsoft SQL 2005 Analysis Services

2.1. Создание проекта служб Analysis Services

2.2. Добавление структур интеллектуального анализа данных к проекту служб Analysis Services

2.3. Работа с моделями интеллектуального анализа данных11

2.4. Создание прогнозов

3. Объекты интеллектуального анализа данных службы Analysis Services

3.1. Структура интеллектуального анализа данных

3.1.1. Столбцы структуры интеллектуального анализа данных

3.2. Модель интеллектуального анализа данных

3.2.1. Столбцы модели интеллектуального анализа данных

3.3. Алгоритмы интеллектуального анализа данных

4. Алгоритм нейронной сети (Microsoft) (службы SSAS)

4.1. Принцип работы алгоритма

4.2. Обучение нейронных сетей

4.3. Использование алгоритма

5. Создание проекта нейросетевого моделирования в SASS

5.1. Создание проекта SASS

5.2. Задание источника данных

5.3. Определение представления источника данных с помощью мастера представлений источников данных

5.4. Мастер интеллектуального анализа данных

5.5. Конструктор интеллектуального анализа данных

5.6. Развертывание и обработка объектов Analysis Services

5.7. Развертывание проектов служб Analysis Services

5.8. Обработка объектов служб Analysis Services

5.9. Просмотр модели интеллектуального анализа данных

5.10. Диаграмма точности

5.11. Прогнозирование с помощью модели анализа

6. Расширения интеллектуального анализа данных

6.1. Инструкции определения данных

6.1.1. CREATE MINING STRUCTURE

6.1.2. ALTER MINING STRUCTURE

6.1.3. CREATE MINING MODEL

6.1.4. EXPORT

6.1.5. IMPORT

6.1.6. SELECT INTO

6.1.7. DROP MINING MODEL

6.1.8. DROP MINING STRUCTURE

6.2. Инструкции обработки данных

6.2.1. INSERT INTO

6.2.2. OPENQUERY

6.2.3. OPENROWSET

6.2.4. SHAPE

6.2.5. PREDICTION JOIN

6.2.6. DELETE

СПЕЦИАЛЬНАЯ ЧАСТЬ

1. Разработка метода прогнозирования с применением алгоритмов кластеризации и нейронных сетей Microsoft

1.1. Введение

1.2. Общая схема метода

2. Описание АС

2.1. Архитектура АС

2.2. Схема взаимодействия модулей

2.3. Структура БД

2.4. Модуль загрузки данных

2.5. Модуль подготовки данных

2.6. Модуль прогнозирования

2.7. Взаимодействие модулей АС и БД

3. Модуль подготовки данных

3.1. Задачи модуля

3.1.1. Переход от формата DOHLCV к формату DV

3.1.2. Очистка и дополнение числового ряда DV

3.1.3. Приращения числового ряда DV

3.1.4. Вычисление корреляции

3.1.5. Создание таблицы исходных данных для DM

3.2. Образец кода создания общей таблицы

4. Модуль прогнозирования: подсистема нейросетевого моделирования

4.1. Задачи модуля и подсистемы

4.2. Нейросетевое моделирование

4.3. Прогнозирование

5. Тестирование

5.1. Результаты

5.2. Выводы

ЭКОНОМИЧЕСКАЯ ЧАСТЬ

1. Описание RatePrediction

1.1. Модуль подготовки данных

1.1.1. Модуль загрузки данных

1.1.2. Модуль подготовки данных

1.2. Модуль анализа данных

2. Исследование рынка

2.1. Сегментирование рынка

2.2. Позиционирование RatePrediction

3. Маркетинговая стратегия

3.1. Конкурентные преимущества

3.2. Метод продвижения RatePrediction на рынок

4. Затраты на разработку

4.1. Подсчет цены

4.2.Единовременные затраты производителя

4.2.1. Теоретическое исследование

4.2.1.1. Затраты на заработную плату

4.2.1.2. Отчисления по ЕСН

4.2.1.3. Вычисление стоимости услуг

4.2.1.3.1. Расчет стоимости работы рабочей станции

4.2.1.3.1.1. Годовые эксплуатационные расходы

4.2.1.3.1.1.1. Расчет заработной платы

4.2.1.3.1.1.2. Затраты на текущий ремонт

4.2.1.3.1.1.3. Затраты на электроэнергию

4.2.1.3.1.1.4. Амортизационные отчисления

4.2.1.3.1.1.5. Отчисления по ЕСН

4.2.1.3.1.1.6. Косвенные расходы

4.2.1.3.1.2. Расчет действительного годового фонда времени работы ЭВМ

4.2.1.4. Косвенные затраты

4.2.2. Затраты на разработку программ и программной документации

4.2.2.1. Затраты на заработную плату

4.2.2.2. Отчисления по ЕСН

4.2.2.3. Вычисление стоимости услуг

4.2.2.4.Косвенные расходы

4.2.3. Затраты на рекламу

4.3. Определение стоимости программного продукта на основе метода «средние издержки плюс прибыль»

4.3.1. Расчет издержек

4.4. Определение цены программного продукта на основе «безубыточности и обеспечения целевой прибыли»

ОХРАНА ТРУДА

Введение

1. Вредные факторы при работе с ПЭВМ

1.1. Электромагнитное излучение

1.2. Электростатическое поле

1.3. Ультрафиолетовое излучение

1.4. Рентгеновское излучение

1.5. Химические факторы

1.6. Шум

2. Влияние работы монитора на здоровье человека

3. Производственное освещение

3.1. Описание проблемы

3.1. Расчет освещения производственного помещения

4. Расчет вытяжной вентиляции

4.1. Расчет выделения тепла

4.1.1. Тепловыделения от людей

4.1.2. Тепловыделения от солнечной радиации

4.1.3. Тепловыделения от источников искусственного освещения

4.1.4. Тепловыделения от радиотехнических установок и устройств вычислительной техники

4.2. Расчет необходимого воздухообмена

Выводы

Заключение

Библиографический список

Автоматизированная система, являющаяся темой дипломного проекта, на стадии использования предполагает применение персональных ЭВМ. Предполагается работа сотрудников отдела, состоящего из 40 человек, использующих 25 ПЭВМ. Поэтому в разделе «Охрана труда и окружающей среды» обсуждается проблема возможного вреда персональных компьютеров на человека и способы минимизации этих вредных воздействий.

Длительное пребывание у экрана компьютера без соблюдения необходимых правил небезвредно для здоровья персонала.

В данном разделе рассмотрены факторы, влияющие на здоровье сотрудников, и представлена разработка ряда мероприятий, направленных на ограничение вредных воздействий компьютера на организм человека.

Также в этой части дипломного проекта будет произведен расчет некоторых элементов:

• производственного освещения

• производственной вентиляции

Рациональное освещение и вентиляция помещений – одни из наиболее важных факторов, от которых зависит эффективность трудовой деятельности человека.

Хорошие освещение и вентиляция необходимы для выполнения большинства задач оператора. Для того, чтобы спланировать рациональную систему освещения, учитывается специфика рабочего задания, для которого создается система освещения, скорость и точность, с которой это рабочее задание должно выполняться, длительность его выполнения и различные изменения в условиях выполнения рабочих операций.

1. Алексеев А.В., Борисов А.Н., Вилюмс Э.Р., Слядзь Н.Н., Фомин С.А., «Интеллектуальные системы принятия проектных решений», Рига, Зинатне, 1997.

2. Анил К. Джейн, Жианчанг Мао, К.М. Моиуддин, «Введение в исскуственные нейронные сети»

3. Бродский А.В. «Искусственный интеллект и Экспертные системы. Курс лекций», Москва, МАИ, 2006.

4. Горбань А.Н., «Нейроинформатика и ее приложения».

5. Тарасенко Р.А., Крисилов В.А., «Предварительная оценка качества обучающей выборки для нейронных сетей в задачах прогнозирования временных рядов».

6. Уоррен С. Мак-Каллок и Вальтер Питтс, «Логическое исчисление идей, относящихся к нервной активности» 2003.

7. Долгих А. «Microsoft SQL Server 2005. Практические методы работы», Москва, Эком, 2007.

8. Ларсон Б., «Разработка бизнес-аналитики в Microsift SQL Server 2005», Санкт-Петербург, Питер, 2007.

9. Марти Г. «SQL», Москва, Лори, 2005.

10. Горелова В.Л., Кузнецова Д.Г, «Методические указания к организационно-экономической части дипломных проектов и работ (для дневной формы обучения)», МАИ, Москва, 2006.

11. Котлер Ф., «Основы маркетинг», Москва, Прогресс, 2001.

12. Розанов В.С., Рязанов А.В. «Обеспечение оптимальных параметров освещения среды в рабочей зоне. Учебное пособие.», Москва, МИРЭА, 2008.

13. Самгин Э.Б. «Освещение рабочих мест», Москва, МИРЭА, 2008.

14. Сибарев Ю.Г. «Охрана труда в вычислительных центрах».

15.СниП 23-03-2003.

Примечаний нет.

2000-2019 © Copyright «Dip-Shop.ru»


Rambler's Top100