Logo BSU

Please use this identifier to cite or link to this item: https://elib.bsu.by/handle/123456789/232580
Title: Анализ методов машинного обучения в задачах статистической радиофизики
Authors: Антонович, Е. В.
Keywords: ЭБ БГУ::ТЕХНИЧЕСКИЕ И ПРИКЛАДНЫЕ НАУКИ. ОТРАСЛИ ЭКОНОМИКИ::Электроника. Радиотехника
Issue Date: 2019
Publisher: Минск : БГУ
Citation: 76-я научная конференция студентов и аспирантов Белорусского государственного университета [Электронный ресурс] : материалы конф. В 3 ч. Ч. 1, Минск, 13–24 мая 2019 г. / Белорус. гос. ун-т ; редкол.: В. Г. Сафонов (пред.) [и др.]. – Минск : БГУ, 2019. – С. 134-137.
Abstract: В данной работе необходимо было рассмотреть основные алгоритмы машинного обучения для регрессионного анализа и классификации данных, реализовать изученные алгоритмы на языке R, провести анализ полученных результатов для определения лучшего метода. Для классификации данных были рассмотрены и реализованы методы: k-ближайших соседей, дерево решений, а также нейронная сеть. Для регрессионного анализа данных использовались методы линейной и множественной регрессии, нейронная сеть. Для обучения моделей использовался набор данных «Ирисы Фишера». В результате анализа методов для решения поставленных задач было выявлено, что использование нейронной сети даёт большую точность на классификации данных и меньшую величину квадратичной ошибки при регрессионном анализе данных. Разработанный на языке R программный код включён в практическую часть лабораторных работ по статистической радиофизике. Полученные модели возможно использовать для классификации или восстановления радиоволн в реальных задачах статистической радиофизики.
Description: Факультет радиофизики и компьютерных технологий
URI: http://elib.bsu.by/handle/123456789/232580
ISBN: 978-985-566-808-5; 978-985-566-809-2 (ч. 1)
Appears in Collections:2019. Научная конференция студентов и аспирантов БГУ. В трех частях

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
134-137.pdf415,34 kBAdobe PDFView/Open


PlumX

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.