Показати скорочений опис матеріалу

dc.contributor.authorМарчук, М. В.
dc.date.accessioned2018-03-01T22:00:34Z
dc.date.available2018-03-01T22:00:34Z
dc.date.issued2018
dc.identifier.citationМарчук М. В. Удосконалення інформаційної системи експертизи бензину на основі нечіткої моделі даних : дипломна робота магістра спеціальності 122 Комп'ютерні науки. - Дніпро, 2018ru_RU
dc.identifier.urihttp://ir.nmu.org.ua/handle/123456789/151468
dc.descriptionМарчук М. В. Удосконалення інформаційної системи експертизи бензину на основі нечіткої моделі даних : дипломна робота магістра спеціальності 122 Комп'ютерні науки. - Дніпро, 2018ru_RU
dc.description.abstractПояснительная записка: 85 с., 16 рис., 3 прил., 50 источников. Объект исследования: процесс контроля качества и идентификации образцов продукции. Цель магистерской работы: повышение достоверности методов идентификационной экспертизы образцов продукции за счет разработки моделей, методов и программных средств. Методы исследования. Для решения поставленных задач использованы методы: анализа данных, теории распознавания образов из области вычислительного интеллекта, теории нечетких множеств, объектно ориентированного программирования. Научная новизна полученных результатов дипломной работы определяется тем, что впервые разработана и обоснована нечеткая модель представления и обработки данных для задачи ИЭ, что позволило эффективно выполнять классификацию образцов продукции на основе моделирования когнитивных процессов экспертизы и накопленных знаний эксперта. Практическое значение работы заключается в том, что предложенные в работе модели и методы позволяют накапливать и использовать знания эксперта для решения задач идентификационной экспертизы товаров. Область применения. Разработанная информационная система может применяться для решения задач идентификационной экспертизы, в частности, для идентификационной экспертизы бензинов. Значение работы и выводы. Усовершенствованная методика позволяет проектировать информационные системы со значительным сокращением как материальных затрат, так и временных, что подтверждается разработанным программным продуктом в данной магистерской работе. Прогнозы по развитию исследований. Улучшить информационную систему, добавив метод кластеризации классов образов продуктов, с целью уменьшения процента погрешности при идентификации продуктов. В разделе «Экономика» проведены расчеты трудоемкости разработки программного обеспечения, расходов на создание ПО и длительности его разработки, а также проведены маркетинговые исследования рынка сбыта созданного программного продукта.ru_RU
dc.description.abstractПояснювальна записка: 85 с., 16 рис., 3 додатків., 50 джерел. Об'єкт дослідження: процес контролю якості та ідентифікації зразків продукції. Мета магістерської роботи: підвищення достовірності методів ідентифікаційної експертизи зразків продукції за рахунок розробки моделей, методів і програмних засобів. Методи дослідження. Для вирішення поставлених задач використані методи: аналізу даних, теорії розпізнавання образів з області обчислювального інтелекту, теорії нечітких множин, об'єктно-орієнтоване програмування. Наукова новизна отриманих результатів дипломної роботи визначається тим, що вперше розроблена й обґрунтована нечітка модель представлення та обробки даних для задачі ІЕ, що дозволило ефективно виконувати класифікацію зразків продукції на основі моделювання когнітивних процесів експертизи та накопичених знань експерта. Практична цінність результатів полягає в тому, що запропоновані в роботі моделі і методи дозволяють накопичувати і використовувати знання експерта для вирішення задач ідентифікаційної експертизи товарів. Область застосування. Розроблена інформаційна система може застосовуватися для вирішення задач ідентифікаційної експертизи, зокрема, для ідентифікаційної експертизи бензинів. Значення роботи та висновки. Удосконалена методика дозволяє проектувати інформаційні системи зі значним скороченням як матеріальних витрат, так і тимчасових, що підтверджується розробленим програмним продуктом в даній магістерській роботі. Прогнози щодо розвитку досліджень. Покращити інформаційну систему, додавши метод кластеризації класів образів продуктів, з метою зменшення відсотка похибки при ідентифікації продуктів. У розділі «Економіка» проведені розрахунки трудомісткості розробки програмного забезпечення, витрат на створення ПЗ й тривалості його розробки, а також провести маркетингові дослідження ринку збуту створеного програмного продукту.ru_RU
dc.description.abstractExplanatory note: 85 р., 16 fig., 3 applications, 50 sources. Object of research: process of quality control and identification of product samples. The purpose of the degree project: increase methods reliability of identification examination of product samples due to the development of models, methods and software. Methods of research. To solve the problems, I used next methods: data analysis, the theory of pattern recognition from the field of computational intelligence, fuzzy sets theory, object-oriented programming. The scientific novelty of the results is determined by the fact that the fuzzy model of data representation and processing for the IE problem was first developed and justified, which made it possible to effectively classify product samples on the basis of modeling the cognitive expertise processes and the accumulated expert knowledge. .The practical value of work lies in the fact that the models and methods proposed in the work allow the accumulation and use of the expert's knowledge for solving the identification examination problems of goods. The scope. The developed information system can be used to solve the tasks of the identification expertise, in particular, for the identification expertise of gasolines. The value of the work and conclusions. An improved methodology allows you to design information systems with a significant reduction in both material costs and time, which is confirmed by the developed software product in this master's work. Projections on development research. Improve the information system by adding a method for clustering product image classes to reduce the percentage of error in identifying products. In section "Economics" calculated the complexity of software development, the cost of creating the software and the duration of its development, and marketing studies market created by the software.ru_RU
dc.language.isoukru_RU
dc.subjectидентификационная экспертиза, нефтепродукты, бензин, с++, c#, xml, нечеткий портрет, нечеткая модель, информационная системаru_RU
dc.subjectідентифікаційна експертиза, нафтопродукти, бензин, с++, c#, xml, нечіткий портрет, нечітка модель, інформаційна системаru_RU
dc.subjectidentification expertise, petroleum products, gasoline, с++, c#, xml, fuzzy portrait, fuzzy model, information system.ru_RU
dc.titleУдосконалення інформаційної системи експертизи бензину на основі нечіткої моделі данихru_RU
dc.typeOtherru_RU


Долучені файли

Thumbnail

Даний матеріал зустрічається у наступних фондах

Показати скорочений опис матеріалу