Содержание
Введение.
Глава 1. Обзор и сравнение существующих методов интеллектуального анализа данных
1.1. Методы выявления знаний
1.2. Методы анализа данных
1.2.1. Поиск ассоциативных правил.
1.2.2. Анализ последовательностей.
1.2.3. Индукция каузальных моделей
1.2.4. Формальный концептуальный анализ.
1.3. Постановка задачи исследования.
Глава 2. Прогнозирование развития и мониторинг состояния высшего образования.
2.1. Объективные предпосылки создания прогностических моделей
развития образования
2.2. Принципы организации прогностических моделей.
2.3. Влияние демографических факторов.
2.4. Прогностические модели развития образования
2.4.1. Регрессионные модели прогнозирования.
2.4.2. Модель на основе скользящего среднего
2.4.3. Построение прогноза с помощью обучаемой нейронной сети. .
2.5. Выводы ко второй главе.
Глава 3. Формирование правил логического вывода в системах
принятия решений
3.1. Факторы, влияющие на принятие решений
3.2. Построение функций принадлежности
3.3. Нечеткие правила продукций.
3.4. Прямой и обратный методы вывода в системах нечетких
продукций.
3.5. Этапы нечеткого логического вывода.
3.6. Выводы к третьей главе
Глава 4. Программный комплекс поддержки принятия решений
4.1. Выводы к четвертой главе
Заключение.
Список литературы
- Київ+380960830922