содержание
Введение 8
1 Анализ методов интеллектуального поиска 11
1.1 Постановка задачи 11
1.2 Методы поиска данных 12
1.3 Семантический поиск 14
1.4 Классификация текстовых документов 18
1.5 Обзор и выбор методов интеллектуального поиска 32
1.5.1 Байесовский классификатор 32
1.5.2 Нейронные сети 35
1.5.3 Метод ближайших соседей 38
1.6 Алгоритмы реализации метода ближайших соседей 41
1.6.1 Алгоритм K взвешенных ближайших соседей 41
1.6.2 Алгоритм отыскания оптимальных параметров 42
1.6.3 Алгоритм отбора признаков 43
1.6.4 Алгоритм KNN 43
1.7 Обзор существующих аналогов 45
2 Проектирование системы интеллектуального поиска данных в базах знаний 48
2.1 Разработка диаграмм UML 48
2.2 Выбор средств разработки 52
2.3 Требования к интерфейсу 64
2.4 Порядок тестирования системы 67
3 Реализация системы интеллектуального поиска данных в базах знаний 71
3.1 Жизненный цикл информационной системы 71
3.2 Математическое обеспечение нейронной сети 77
3.2.1 Математика нейронной сети 77
3.2.2 Математика интеллектуального поиска 79
3.3 Структура разработанного приложения 81
4 Исследование результативности разработанной системы 87
4.1 Руководство пользователя 87
4.2 Метод выбора оптимального сочетания факторов для модели определения оптимального метода интеллектуального поиска 92
4.3 Математический аппарат метода оценки критериев 101
4.4 Функциональное тестирование 104
4.4.1 Разработка эксперимента при заданных условиях первого значения 104
4.4.2 Разработка эксперимента при заданных условиях второго значения 107
4.4.3 Разработка эксперимента при заданных условиях третьего значения 109
Заключение 115
Список использованных источников 118
Приложение А 119
1 Анализ методов интеллектуального поиска 11
1.1 Постановка задачи 11
1.2 Методы поиска данных 12
1.3 Семантический поиск 14
1.4 Классификация текстовых документов 18
1.5 Обзор и выбор методов интеллектуального поиска 32
1.5.1 Байесовский классификатор 32
1.5.2 Нейронные сети 35
1.5.3 Метод ближайших соседей 38
1.6 Алгоритмы реализации метода ближайших соседей 41
1.6.1 Алгоритм K взвешенных ближайших соседей 41
1.6.2 Алгоритм отыскания оптимальных параметров 42
1.6.3 Алгоритм отбора признаков 43
1.6.4 Алгоритм KNN 43
1.7 Обзор существующих аналогов 45
2 Проектирование системы интеллектуального поиска данных в базах знаний 48
2.1 Разработка диаграмм UML 48
2.2 Выбор средств разработки 52
2.3 Требования к интерфейсу 64
2.4 Порядок тестирования системы 67
3 Реализация системы интеллектуального поиска данных в базах знаний 71
3.1 Жизненный цикл информационной системы 71
3.2 Математическое обеспечение нейронной сети 77
3.2.1 Математика нейронной сети 77
3.2.2 Математика интеллектуального поиска 79
3.3 Структура разработанного приложения 81
4 Исследование результативности разработанной системы 87
4.1 Руководство пользователя 87
4.2 Метод выбора оптимального сочетания факторов для модели определения оптимального метода интеллектуального поиска 92
4.3 Математический аппарат метода оценки критериев 101
4.4 Функциональное тестирование 104
4.4.1 Разработка эксперимента при заданных условиях первого значения 104
4.4.2 Разработка эксперимента при заданных условиях второго значения 107
4.4.3 Разработка эксперимента при заданных условиях третьего значения 109
Заключение 115
Список использованных источников 118
Приложение А 119
Весь текст будет доступен после покупки
Показать еще текст
