Банковское дело / Доходы и расходы / Лизинг / Финансовая статистика / Финансовый анализ / Финансовый менеджмент / Финансы / Финансы и кредит / Финансы предприятий / Шпаргалки Главная Финансы Финансы
Д.Э. БЭСТЕНС, В.М. ВАН ДЕН БЕРГ, Д. ВУД. Нейронные сети и финансовые рынки: принятие решений в торговых операциях. - Москва: ТВП,1997. - хх, 236 с., 1997

Предварительная обработка данных

При моделировании реальных процессов лчистые данные - это редкая роскошь. В силу самой своей природы, реальные данные содержат шумы и бывают неравномерно распределены. Очень часто практик просто собирает данные и подает их на вход модели, надеясь, что все получится. Однако, при сетевом подходе (и это верно здесь даже в большей степени, чем для классического статистического анализа) тщательная предварительная обработка данных может сэкономить массу времени и уберечь от многих разочарований. Рассмотрим следующие относящиеся сюда вопросы: сбор данных; их анализ и очистку; их преобразование с целью сделать входную информацию более содержательной и удобной для сети.
<< Предыдушая Следующая >>
= К содержанию =
Похожие документы: "Предварительная обработка данных"
  1. 3.3. ТЕХНОЛОГИЯ И ОБЛАСТИ ПРИМЕНЕНИЯ ШТРИХОВОГО КОДИРОВАНИЯ
    предварительной обработки данных. Основными техническими средствами нанесения штриховых кодов на носители информации (бумага, самоклеющаяся пленка, металл, керамика, текстильное полотно, пластмасса, резина и др.) являются оборудование для изготовления мастер-фильмов (шаблонов штриховых кодов), компактные печатающие устройства различного принципа действия. Верификация, или контроль, качества
  2. 4.2. ДИАЛОГОВЫЙ РЕЖИМ АВТОМАТИЗИРОВАННОЙ ОБРАБОТКИ ИНФОРМАЦИИ
    предварительной обработки данных непосредственно на рабочих местах специалистов управления (создание АРМ). В режиме диалога на ПЭВМ может работать не только оператор, но и конечный пользователь, знающий предметную область решаемой задачи, способный визуально обнаружить ошибки, как возникшие при вводе, так и не выявленные ранее непосредственно в первичных документах. Диалоговая технология
  3. 4.10. НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ В ФИНАНСОВО-ЭКОНОМИЧЕСКОЙ ДЕЯТЕЛЬНОСТИ
    предварительных знаний о существующих в предметной области взаимосвязях - необходимо только подобрать достаточное число примеров, описывающих поведение моделируемой системы в прошлом. Основанная на нейросетях технология не предъявляет повышенных требований к точности входных данных как на этапе обучения, так и при ее использовании (после настройки и обучения), например при распознавании симптомов
  4. 3.3 Организация сравнительного тактического анализа экономического развития организаций в условиях применения современных информационных технологий
    предварительную подготовку информации. Согласованную работу всех устройств информационной системы и их взаимодействие с человеком обеспечивает программное обеспечение. В составе программного обеспечения выделяют общее программное обеспечение и функциональное программное обеспечение. Базовыми программными средствами при создании функционального программного обеспечения автоматизированного рабочего
  5. НЕЙРОННЫЕ СЕТИ В ЗАДАЧАХ КЛАССИФИКАЦИИЦель классификации
    предварительную обработку данных. Для того чтобы выбрать характерные отличительные признаки объектов, требуется, как правило, серьезное изучение исходной проблемы. Например, в моделях банкротства банков важное значение имеют такие показатели, как опыт в управлении фондами и соответствие требованиям адекватности капитала. Различные наборы признаков приводят к разным распределениям. При этом в
  6. Нейронная сеть с прямой связью как классификатор
    предварительной обработки данных. Чем более компактно представлены характеристики образцов, тем меньше зависимость от настраиваемых параметров сети (О или
  7. Модели, основанные на нейронных сетях с прямой связью
    предварительной обработки данных, очевидно, сильно зависят от специфики задачи. Нужно правильно выбрать число и вид показателей, характеризующих процесс, в том числе, - структуру задержек. После этого надо выбрать топологию сети. Если применяются сети с прямой связью, нужно определить число скрытых элементов. Далее, для нахождения параметров модели нужно выбрать критерий ошибки и оптимизирующий
  8. 5.5. Защита информационных ресурсов и повышение информационной безопасности
    предварительного уведомления персонала сети. Для этого выделяется группа из двух-трех человек, имеющих высокую профессиональную подготовку. Хакерам предоставляется в распоряжение автоматизированная система в защищенном исполнении, и группа в течение 1-3 месяцев пытается найти уязвимые места и разработать на их основе тестовые средства для обхода механизмов защиты. Наемные хакеры представляют
  9. 13.4. МЕТОДЫ ИЗУЧЕНИЯ ЗАТРАТ РАБОЧЕГО ВРЕМЕНИ
    предварительное изучение ее недостатков позволяет провести наблюдение более качественно и более конкретно разработать пред-ложения по улучшению организации труда при подведении итогов наблюдения. Если же ФРВ проводится с целью установления норм или нормативов, то недостатки в организации труда, которые можно устранить, должны быть устранены до начала наблюдений. При индивидуальной фотографии
  10. 6.2. Сущность, функции и виды прибыли, ее планирование распре-деление и использование. Рентабельность предприятия.
    предварительной оплаты продукции, товаров, работ, услуг; авансов в счет оплаты продукции, товаров, работ, услуг; задатка; в за лог, если договором предусмотрена передача заложенного имущества залогодержателю; в погашение кредита, займа, предоставленного за- ещику. Доходы организации в зависимости от их характера, условия по лучения и направлений деятельности организации подразделяются на: