Вход

Разработка системы прогнозирования уровня популярности запросов в поисковых системах на базе нейронных сетей

Рекомендуемая категория для самостоятельной подготовки:
Дипломная работа*
Код 563997
Дата создания 2019
Страниц 82
Мы сможем обработать ваш заказ (!) 24 июня в 14:00 [мск]
Файлы будут доступны для скачивания только после обработки заказа.
4 090руб.
КУПИТЬ

Содержание

Введение 6
1 АНАЛИЗ ПРЕДМЕТНОЙ ОБЛАСТИ 7
1.1 Анализ поисковых систем 7
1.1.1 Специфика системы Google Trends 7
1.1.2 Специфика системы Яндекс.Wordstat 7
1.2 Анализ возможностей ШНС 8
1.3 Анализ программных систем моделирования нейронных сетей 12
1.3.1 Программное обеспечение Weka 12
1.3.2 Система анализа STATISTICA 13
1.3.3 Система MATLAB 15
1.4 Обоснование средств разработки 17
1.4.1 Особенности языка С ++ 17
1.4.2 Особенности Qt 19
1.5 Цель и задачи 21
2 РАЗРАБОТКА СИСТЕМЫ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ УРОВНЯ ПОПУЛЯРНОСТИ ПОИСКОВЫХ ЗАПРОСЫ НА БАЗЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ 22
2.1 Разработка диаграммы UML 22
2.1.1 Диаграмма вариантов использования 22
2.1.2 Диаграмма последовательности действий 24
2.1.3 Диаграмма классов 26
2.2 Разработка и описание структуры проекта 28
2.3 Разработка программных методов 33
2.4 Разработка интерфейса 41
2.5 Разработка процессов работы системы 44
3 ОХРАНА ТРУДА 51
ВЫВОДЫ 62
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 63
ПРИЛОЖЕНИЕ А 65

Введение

Тема дипломной работы: разработка системы прогнозирования уровня популярности запросив в поисковых системах на базе нейронных сетей. Дипломная работа посвящена разработке программного приложения для прогнозирования популярности запросов в поисковой системе. Приложение позволяет ввести настройки запроса по которому будет происходит прогнозирование. Также приложение позволяет сохранять обученные нейронные сети и загружать их в любое время. Приложение было создано на языке C++ с помощью среды разработки Qt для операционной системы Windows

Фрагмент работы для ознакомления

При необходимости, работа может быть оперативно переделана и доработана под нужную область. В наличии презентация, файлы исходников реализации, отчет по преддипломной практике(за дополнительную плату). Имеется 2 варианта работы, на русском и украинском языках, по запросу вышлю нужную. Если есть вопросы по работе - задавайте, постараюсь всем ответить.
Работа была защищена в 2019 году на оценку "Отлично" в одном из отечественных Вузов.

Список литературы

1. Google trends. - [Электронный ресурс]. - Режим доступа: https://ru.wikipedia.org/wiki/Google_Trends. - Дата доступа: 12.05.2018.
2. Майкл Нильсен. Нейронные сети и глубокое обучение / Майкл Нильсен. - eBook, 2013. - 44 с.
3. Айан Гудфелло. Глубокое обучения (адаптивное вычисления серия машинного обучения) / Айан Гудфелло, Йошуа Бенжио Аарон Корвилл. - The MIT press, 2016. - 82 с.
4. Тарик Рашид. Сделайте свою собственную нейронную сеть / Тарик Рашид. - CreateSpace Independent Publishing Platform, 2016. - 112 c.

и еще 13 источников
Очень похожие работы
Пожалуйста, внимательно изучайте содержание и фрагменты работы. Деньги за приобретённые готовые работы по причине несоответствия данной работы вашим требованиям или её уникальности не возвращаются.
* Категория работы носит оценочный характер в соответствии с качественными и количественными параметрами предоставляемого материала. Данный материал ни целиком, ни любая из его частей не является готовым научным трудом, выпускной квалификационной работой, научным докладом или иной работой, предусмотренной государственной системой научной аттестации или необходимой для прохождения промежуточной или итоговой аттестации. Данный материал представляет собой субъективный результат обработки, структурирования и форматирования собранной его автором информации и предназначен, прежде всего, для использования в качестве источника для самостоятельной подготовки работы указанной тематики.
bmt: 0.00533
© Рефератбанк, 2002 - 2024