Абдикеев Н.М Интеллектуальный анализ динамики бизнес-систем: Учебник

Книга греческого автора посвящена одному из разделов синергетики - развитию общего подхода к исследованию динамики сложных нелинейных систем. Особое внимание уделяется анализу проблемы образования и диссипации той новой информации, которая возникает в процессе развития различных физических и биологических систем. В приложении исследуется роль внешних воздействий (шума) на динамику развития различных систем • Для специалистов - физиков, математиков, химиков и биологов, а также для студентов и аспирантов

Настоящее пособие содержит решение проблемы построения программных движений и их стабилизации, проблемы конструирования оптимальных систем управления, а также аппроксимации таких управлении. В книге большое внимание уделено решению ряда проблем нелиненной механики, а именно проведены анализ и интегрирование уравнений движения тяжелого твердого тела. Методы теории оптимального управления применены к решению задачи управления пучками заряженных частиц, включая задачу транспортировки • Для студентов вузов, а также аспирантов, инженеров и научных работников, специализирующихся в области математической теории управления техническими объектами

Книга посвящена вопросам теории и практики информационного поиска и создания эффективных информационно-поисковых систем с использованием современных средств автоматики и вычислительной техники. В 10 главах подробно рассмотрены вопросы выбора информационно -поисковых языков и систем индексирования информации, построения поисковых образов, организации и хранения информации массивов, организации систем массивов, планирования и стратегии описка, оценки поисковых ошибок, обработки и обслуживания информационных массивов

Учебник создан в соответствии с Федеральным государственным образовательным стандартом по направлению магистратуры «Информационные системы и технологии» • Рассмотрен комплекс проблем разработки, функционирования и проектирования процессов и систем в рамках интеллектуального анализа данных. Материал, изложенный в книге, развивает фундаментальные знания в области информационных технологий и обобщает опыт прикладных разработок в данной области • В работе излагаются современное состояние теоретических и прикладных вопросов технологий в информационных системах, идеология построения интеллектуальных систем и технологий, математический аппарат представления знаний и пути использования интеллектуального анализа при проектировании информационных систем

Системно излагаются основы интеллектуального анализа данных средствами современных систем управления базами данных (СУБД). В качестве примера выбрана СУБД Microsoft SQL Server 2019. Рассматриваются основные задачи интеллектуального анализа данных, распространенные алгоритмы, язык запросов DMX (Data Mining eXtensions to SQL), особенности проведения анализа в среде СУБД Microsoft SQL Server 2019. Наряду с теоретическими материалами, учебник включает описания лабораторных работ, позволяющих выработать практические навыки решения задач интеллектуального анализа данных • Учебник предназначен для студентов вузов, обучающихся по направлениям подготовки, связанным с разработкой и использованием информационных систем и технологий

Издание содержит основные теоретические сведения по технологиям интеллектуального анализа данных, таким как кластеризация данных, искусственные нейронные сети, генетические алгоритмы, нечеткое моделирование. Приведены примеры и задания для их реализации в вычислительной среде Scilab • Учебник предназначен для студентов, обучающихся по направлениям подготовки «Информационная безопасность» направленность «Организация и технология защиты информации» и «Компьютерная безопасность», направленность «Математические методы защиты информации», изучающих технологии и методы интеллектуального анализа данных

Учебное пособие посвящено актуальной проблеме моделирования экс-пертных знаний в виде экспертных оценок, экспертных правил, экспертных операций на основе нового инструмента интеллектуального анализа данных и математического моделирования — нечетких моделей • Содержание пособия включает изложение решения практических задач нечеткого моделирования объектов, нашедших применение в учебном процессе, а также комплекс лабораторных работ в системе SciLab • Учебное пособие соответствует содержанию профессиональной образовательной программы ГОС нового поколения по направлению подготовки «Прикладная информатика», «Программная инженерия», «Прикладная математика» дневной, вечерней, заочной и дистанционной форм обучения, будет полезным при изучении дисциплин «Информационные интеллектуальные системы», «Проектирование информационных систем в экономике», «Нечеткая логика и нейронные сети», «Анализ данных», а также для специалистов, магистрантов и аспирантов, специализирующихся в области интеллектуальной обработки данных

В пособии излагается содержание курса по дисциплине «Технологии интеллектуального анализа данных» по направлению «Информационные системы и технологии», в том числе профиля «Информационные технологии на транспорте» в соответствии с ФГОС 3.0. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше • Учебное пособие предназначено для формирования у студентов компетенций в соответствии с рабочей программой дисциплины «Технологии интеллектуального анализа данных». Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных

В учебном пособии излагаются материалы дисциплин, непосредственно связанных с технологиями анализа данных, например «Компьютерный анализ», «Большие данные», «Слияние данных» и т.п., профессионального учебного цикла по специальностям среднего профессионального образования «Прикладная математика и информатика», «Информационные системы» и «Организация и технология защиты информации» • В представленном пособии рассмотрены основные приемы интеллектуального анализа данных, ориентированные на обретение профессиональных компетенций в виде лабораторного практикума. В качестве инструментальной среды разработки используется интегрированный пакет MatLab версий 6.5 и выше • Материалы пособия также могут быть использованы студентами, магистрантами и аспирантами других инженерно-технических специальностей, желающими самостоятельно изучить вопросы анализа экспериментальных данных

Эта книга – практическое руководство по применению методов текст майнинга (интеллектуального анализа текста) для анализа big data – больших массивов неструктурированных данных – контента интернет-пространства, социальных сетей. Это инструменты, разработанные в социальных, гуманитарных и компьютерных науках. В книге содержатся не только теоретические подходы и описание методик, но и конкретные ссылки на программное обеспечение, позволяющее применять их на практике. Даны примеры конкретных исследований, а также представлен дизайн и технология организации собственного исследования с помощью текст майнинга. Эта книга будет интересна профессиональным исследователям, специалистам в области прикладной лингвистики, социальных наук, политики, культуры, маркетинга, IT-специалистам, а также всем тем, кому интересно извлекать информацию из обширного контента, которым живет современное общество

Показаны технологии интеллектуального анализа данных. Особое внимание уделено задачам кластеризации и классификации. Приводится характеристика методов, алгоритмов и этапы решения этих задач с закреплением полученных знаний в виде выполнения лабораторных работ • Для студентов, обучающихся по направлениям подготовки укрупненной группы «Информатика и вычислительная техника», а также смежным направлениям подготовки и специальностям: «Прикладная математика и информатика», «Системный анализ и управление», «Прикладная математика». Может быть полезно аспирантам и научным работникам, которые в своей деятельности используют модели и методы искусственного интеллекта