2.3 Контрольные вопросы 59. СППР

Системи підтримки прийняття рішень методичні вказівки

Частина 1

Содержание

1 Лабораторная работа № 1. Создание хранилищ данных. Olap – технология анализа данных 14

2 Лабораторная работа № 2. Прогнозирование с помощью нейронных сетей в программе Deductor 43

2.3 Контрольные вопросы 59

3 Лабораторная работа № 3. Знакомство с Neural Network

4 Рекомендованная литература 78 Введение в сппр

1 Лабораторная работа № 1 Тема: Создание хранилища данных. Olap – технология анализа данных.

1.1 Аналитическая платформа Deductor

1.2 Хранилища данных – подготовка данных для анализа

Принципы организации хранилища:

1.3 Описание бизнес-задачи по созданию аналитической отчетности аптечной сети

1.4 Создание хранилища данных в системе Deductor

1.5 Анализ данных с помощью кросс-таблиц и визуализации

1.5.2 Срезы из хранилища данных и olap кубы

1.5.3 Кросс-диаграмма

1.5.4 Фильтрация данных в кубе

1.6 Задание к лабораторной работе

1.7 Контрольные вопросы

2 Лабораторная работа № 2 Тема: Нейронные сети. Прогнозирование с помощью нейронной сети в программе Deductor

2.1 Нейронные сети: основные понятия

2.1.1 Искусственный нейрон и нейронная сеть

2.1.2 Обучение

2.1.3. Нейронные сети обратного распространения

2.2 Прогнозирование с помощью нейронных сетей в Deductor

2.2.1 Исходные данные

2.2.2 Расчет автокорреляции столбцов

2.2.3 Удаление аномалий и сглаживание

2.2.4 Скользящее окно 12 месяцев назад

2.2.5 Обучение нейросети

2.2.6 Построение прогноза

2.2.7 Результат

2.2.8 Выводы

2.3 Контрольные вопросы

2.4 Рынок нейропакетов

3 Лабораторная работа №3 Тема: зНакомство с neural network toolbox пакета mAtlab

3.1 Нейронные сети: графический интерфейс пользователя

3.1.1 Управляющие элементы nnTool

3.1.3 Разделение линейно-неотделимых множеств

Пример 3.2. Пусть требуется создать нейронную сеть, выполняющую логическую функцию "исключающее или".

3.1.4 Задача аппроксимации

Пример 3.3. Необходимо выполнить аппроксимацию функции , где , а n - число точек функции.

3.2 Функции Matlab для работы с нейронными сетями

1) Линейная функция активации purelin.

2) Логистическая функция активации logsig.

3) Создание новой нейронной сети и ее обучение

3.3 Задание к лабораторной работе

3.4. Контрольные вопросы

4 Литература