Библиотека Амурского Государственного Университета

Главная

Упрощенный режим

Описание

Шлюз Z39.50

Базы данных

БД "Статьи" - результаты поиска

Вид поиска

БД "Книги"

БД "Статьи"

Труды АМГУ

Выпускные квалификационные работы

Антитеррор

Область поиска

Формат представления найденных документов:
полный	информационный	краткий

Отсортировать найденные документы по:
автору	заглавию	году издания	типу документа

Поисковый запрос: (<.>K=байесовский классификатор<.>)

Общее количество найденных документов : 7
Показаны документы с 1 по 7

Пшеничный, С. И. (асп.).
Байесовские сети и надежность банка [Текст] / С. И. Пшеничный // Экономический анализ: теория и практика. - 2010. - N 10. - С. 48-51. - Библиогр.: с. 51 (7 назв. ) . - ISSN 2073-039X

УДК

^a657.6

^a336.7

ББК 65.053 + 65.262
Рубрики: Экономика
Экономический анализ
Кредитно-денежная система--Россия
Кл.слова (ненормированные):
байесовские сети -- метод байесовских сетей -- байесовский классификатор -- надежность банка -- банки -- надежные банки -- оценка надежности банка -- методы оценки надежности банка -- мировой опыт
Аннотация: Представлены сведения о применяющихся в России и за рубежом методах оценки надежности банков. Предлагается к рассмотрению метод байесовских сетей для быстрого и эффективного определения надежного банка.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

Лабунец, Леонид Витальевич (доктор технических наук; профессор).
Скоринг биржевых активов на основе байесовской нечеткой классификации [Текст] / Л. В. Лабунец, Е. Л. Лабунец, Н. Л. Лебедева ; рец. А. И. Орлова // Аудит и финансовый анализ. - 2014. - № 3. - С. 450-459 : 8 рис.; 10 табл. - Библиогр.: с. 458 (8 назв.). - Рец. Орлова А.И. на ст. автора приведена в конце . - ISSN 0236-2988

УДК

^A336.761

ББК 65.264
Рубрики: Экономика--Россия
Рынок ценных бумаг

Кл.слова (ненормированные):
байесовский классификатор -- нечеткие логические выводы -- скоринг акций -- финансовые мультипликаторы
Аннотация: В статье представлена система скоринга биржевых активов на примере акций российских компаний. Система основана на рациональном сочетании экспертных суждений и байесовского подхода к анализу данных в виде набора фундаментальных финансовых показателей деятельности компаний. Рассмотрены процедуры лингвистического анализа распределений мультипликаторов, формирования и оценки параметров нечеткого байесовского классификатора инвестиционного качества акций.

Доп.точки доступа:
Лабунец, Елена Леонидовна (специалист отдела технического обеспечения); Лебедева, Наталья Леонидовна (главный специалист департамента); Орлов, А. И. (доктор технических наук; профессор) \.\

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

Перминов, Геннадий Иванович (кандидат технических наук; доцент).
Сентиментный анализ влияния новостей на фондовые рынки [Текст] / Г. И. Перминов, С. С. Ахмедова ; рец. А. П. Кирсанова // Аудит и финансовый анализ. - 2014. - № 4. - С. 408-413 : 4 рис.; 2 табл. - Библиогр.: с. 412-413 (26 назв.). - Рец. Кирсанова А.П. на ст. автора приведена в конце . - ISSN 0236-2988

УДК

^A336.761

ББК 65.264
Рубрики: Экономика
Рынок ценных бумаг

Кл.слова (ненормированные):
байесовский классификатор -- бизнес-стратегия -- информационные потоки -- рынки -- фондовый рынок
Аннотация: В работе исследуется возможность использования для анализа новостей и степени влияния на фондовые рынки сентимент-анализа с построением байесовского классификатора с корректировкой результатов по анализу таблицы сопряженности, также известной как матрицы ошибок или случайностей.

Доп.точки доступа:
Ахмедова, Саида Сабир (студент); Кирсанов, А. П. (доктор технических наук; профессор) \.\

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : эк. (1)
Свободны: эк. (1)

Найти похожие

Гулин, В. В.
О классификации текстовых документов с учетом некоторых структурных особенностей [Текст] / В. В. Гулин, А. Б. Фролов // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 1. - С. 104-114. - Библиогр.: с. 113-114 (31 назв. ) . - ISSN 0002-3388

УДК

^a004.8

ББК 32.813
Рубрики: Радиоэлектроника
Искусственный интеллект. Экспертные системы
Кл.слова (ненормированные):
байесовский классификатор -- классификация текстовых документов -- машинное обучение -- метод логической регрессии -- метод опорных векторов -- методы классификации -- методы машинного обучения -- структурирование данных -- текстовые документы
Аннотация: Изучается возможность модернизации традиционной модели “мешка слов” с целью отражения структурных особенностей текстовых документов и их учета при классификации методами теории машинного обучения. Предложено эти особенности характеризовать отношениями на множестве некоторых лексем, и имена отношений наряду с именами лексем использовать в качестве признаков. Этим рассматриваемые модели отличаются от традиционной модели, в которой отражаются только унарные отношения. Эффективность такой модернизации методов машинного обучения проанализирована посредством компьютерных экспериментов в условиях применения восьми известных классификаторов. Показано, что ее целесообразно применять при классификации текстовых документов с помощью простых классификаторов.

Доп.точки доступа:
Фролов, А. Б.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Гулин, В. В.
О классификации текстовых документов с учетом некоторых структурных особенностей [Текст] / В. В. Гулин, А. Б. Фролов // Известия РАН. Теория и системы управления. - 2016. - № 3. - С. 66-75. - Библиогр.: с. 75 (31 назв. ) . - ISSN 0002-3388

УДК

^a004.93

ББК 32.973-018.2
Рубрики: Вычислительная техника
Распознавание и преобразование образов
Кл.слова (ненормированные):
байесовский классификатор -- древо решений -- классификация текстов -- машинное обучение -- метод логистической регрессии -- метод опорных векторов -- методы классификации -- методы машинного обучения -- наивный байесовский классификатор -- простые классификаторы -- текстовая классификация -- текстовые документы -- электронные текстовые документы
Аннотация: Изучается возможность модернизации традиционной модели “мешка слов” с целью отражения структурных особенностей текстовых документов и их учета при классификации методами теории машинного обучения. Предложено эти особенности характеризовать отношениями на множестве некоторых лексем и имена отношений наряду с именами лексем использовать в качестве признаков. Этим предлагаемые модели отличаются от традиционной модели, в которой отражаются только унарные отношения. Эффективность такой модернизации методов машинного обучения проанализирована посредством компьютерных экспериментов классами коллекции Reuters-21578 в условиях применения восьми известных классификаторов. Показано, что такие модели целесообразно применять при классификации текстовых документов с использованием простых классификаторов.

Доп.точки доступа:
Фролов, А. Б.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Бурлаева, Е. И. (аспирант).
Обзор методов классификации текстовых документов на основе подхода машинного обучения [Текст] / Е. И. Бурлаева // Программная инженерия. - 2017. - Т. 8, № 7. - С. 328-336 : рис. - Библиогр.: с. 334-335 (43 назв.). - Загл., аннот. и библиогр. парал. рус., англ. . - ISSN 2220-3397

УДК

^a004.41/.42

ББК 32.973-018
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
Байесовский классификатор -- автоматическая классификация текста -- автоматический анализ текста -- векторное представление текста -- деревья решений -- классификация текста -- латентно-семантический анализ -- машинное обучение -- метод опорных векторов -- наивный Байесовский классификатор -- обработка информации -- программная инженерия -- текстовые документы
Аннотация: Рассмотрены вопросы и сложности, возникающие при решении задач автоматической классификации текстовых документов. Отмечены преимущества и недостатки основных методов классификации текста. Приведен анализ различных методов машинного обучения, которые используются для многоклассовой классификации текстовых документов.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Обработка текстов сообщений в системах мониторинга ИБ ИТКС [Текст] = Processing text messages ininformation security monitoring systemsin information and telecommunication systems / С. В. Лапшин [и др.] // Проблемы информационной безопасности. Компьютерные системы. - 2018. - № 4. - С. 114-119 : диагр., граф. - Библиогр.: с. 118-119 (12 назв.) . - ISSN 2071-8217

УДК

^a004.41/42

ББК 32.973
Рубрики: Вычислительная техника
Программирование ЭВМ. Компьютерные программы. Программотехника
Кл.слова (ненормированные):
DLP-системы -- ИТКС -- байесовский классификатор -- информационная безопасность -- информационно-телекоммуникационные сети -- классификация текстов -- обработка текстов сообщений -- системы мониторинга -- тексты сообщений
Аннотация: Рассмотрен подход к предварительной обработке естественно-языковых текстов сообщений в системах мониторинга на основе наивного байесовского классификатора. Осуществлена постановка задачи классификации сообщений. Приведена модель естественного языка, описывающая семантико-синтаксические связи конструкций. Показано построение признакового пространства, содержащего семантико-синтаксические связи для базы контекстной фильтрации. Обозначен подход к вычислению класса конструкции из нескольких взаимосвязанных слов.
The approach to the preprocessing of natural language texts of messages in monitoring systems based on naive Bayesian classifier is considered. The problem of classification of messages is formulated. The model of natural language describing semantic-syntactic relations of constructions is given. The construction of a feature space containing semantic-syntactic relations for the context filtering base is shown. An approach to the calculation of the construction class of several interrelated words is outlined.

Доп.точки доступа:
Лапшин, С. В.; Сухопаров, М. Е.; Спивак, А. И.; Лебедев, И. С.

Имеются экземпляры в отделах: всего 1 : ч.з. (1)
Свободны: ч.з. (1)

Найти похожие

Тематический навигатор

Статистика за 22.08.2024
Число запросов	27988
Число посетителей	1
Число заказов	0

© Международная Ассоциация пользователей и разработчиков электронных библиотек и новых информационных технологий
(Ассоциация ЭБНИТ)