Нелінійний бегінг у системах обчислювального інтелекту - Іванов, Є. О. (My University, 2024)
Об’єкт дослідження – передові системи обробки даних, що використовують нечіткий нелінійний беггінг. Предмет дослідження – методи та технології, що використовуються у нечіткому нелінійному беггінгу для обробки та прогнозування великіх об'ємів даних. Мета роботи – провести глибоке дослідження методів та технологій, що використовуються в нечіткому нелінійному беггінгу, та розробити ефективні стратегії, які можуть використовуватися для вдосконалення цих систем. Методи дослідження – аналіз літератури, проведення експериментів, статистичний аналіз даних, комп'ютерне моделювання та інше. Кваліфікаційна робота присвячена дослідженню методів нечіткого нелінійного беггінгу в системах обчислювального інтелекту. У роботі аналізуються сучасні підходи до прогнозування та обробки даних з використанням адаптивних моделей, алгоритмів машинного навчання та методів беггінгу. Основною метою є розробка та впровадження ефективної методики нечіткого нелінійного беггінгу для підвищення точності та стабільності прогнозів у складних та неоднозначних умовах. Експериментальні дослідження проводились на наборах даних для виявлення шахрайства з кредитними картками, прогнозування цін на автомобілі та класифікації наукових журналів.
Keywords: адаптивна модель; алгоритм навчання; нелінійний беггінг; нечіткий беггінг; прогнозування даних