Разделы презентаций


Математическое моделирование

Содержание

Классическое определение системы: «система – совокупность элементов, организованных каким-либо образом и образующих целостность и органическое единство». Элемент – предел разбиения системы с точки зрения аспекта рассмотрения, решения конкретной задачи, поставленной цели.

Слайды и текст этой презентации

Слайд 1Математическое моделирование
Тененев Валентин Алексеевич
профессор, доктор физико-математических наук

Математическое моделированиеТененев Валентин Алексеевичпрофессор, доктор физико-математических наук

Слайд 2Классическое определение системы:
«система – совокупность элементов, организованных
каким-либо образом

и образующих целостность и
органическое единство».
Элемент – предел разбиения

системы с точки
зрения аспекта рассмотрения, решения конкретной задачи, поставленной цели.
Связь определяют как ограничение степени свободы
элементов.

Системное моделирование

Задачи обработки данных с целью извлечения новых знаний
сопровождают системное и математическое моделирование
поведения объектов самой различной природы. Системный
подход к анализу данных дает общую методологию обработки, независимо от природы объектов.

Классическое определение системы: «система – совокупность элементов, организованных каким-либо образом и образующих целостность и органическое единство». Элемент

Слайд 3Модель – созданная или выбранная исследователем система,
воспроизводящая существенные для

целей познания
характеристики изучаемого объекта.
Исследование этой системы служит опосредованным


Способом получения информации об этом объекте.

Моделирование – способ оперирования объектом, при котором
исследуется не сам объект, а вспомогательная система,
находящаяся с ним в объективном соответствии, и которая
дает необходимую информацию.

Определение модели

Модель – созданная или выбранная исследователем система, воспроизводящая существенные для целей познания характеристики изучаемого объекта. Исследование этой

Слайд 4Виды связей:
1. Алгебраические функции и выражения.
2. Дифференциальные и интегро-дифференциальные
уравнения.
3.

Логические правила и системы логического вывода.

Виды связей:1. Алгебраические функции и выражения.2. Дифференциальные и интегро-дифференциальные уравнения.3. Логические правила и системы логического вывода.

Слайд 5Направления моделирования сложных систем

Направления моделирования сложных систем

Слайд 6Численное моделирование взрывоопасной ситуации в сушильной камере

Численное моделирование взрывоопасной ситуации в сушильной камере

Слайд 7Модель венчурного инвестирования

Модель венчурного инвестирования

Слайд 8Информация, знания
Восприятие
Усвоение
Забывание
Генерация
знаний
При
Начальные условия:
.
Граничные условия:

Баланс знаний
(1)
- уровень знаний
- поток

знаний
генерация
новых знаний
- баланс
Математическая модель процесса обучения

Информация, знанияВосприятиеУсвоениеЗабываниеГенерациязнанийПри Начальные условия: .Граничные условия:Баланс знаний			(1)- уровень знаний- поток знанийгенерацияновых знаний- балансМатематическая модель процесса обучения

Слайд 9Динамическое моделирование ценовой политики
в условиях конкуренции
Двухкритериальная задача оптимального

управления




Динамическое моделирование ценовой политики в условиях конкуренции Двухкритериальная задача оптимального управления

Слайд 10Нечеткая модель производства продукции
Структурная схема системы управления капиталом предприятия

Нечеткая модель производства продукции Структурная схема системы управления капиталом предприятия

Слайд 11Модель государственного управления экономикой

Дифференциальные уравнения,
описывающие прирост производственных фондов,


научно-образовательного потенциала и
потенциала здоровья
Целевым критерием государства
является получение


максимального налога за вычетом средств,
направляемых на науку и здравоохранение

Для производственных элементов критерием
является максимальное потребление

Модель государственного управления экономикой 	Дифференциальные уравнения, описывающие прирост производственных фондов, научно-образовательного потенциала и потенциала здоровьяЦелевым критерием государства

Слайд 12Изменение ВВП во времени
Изменение управляющих
функций с =1 год

Изменение ВВП во времениИзменение управляющих функций с =1 год

Слайд 13Временной ряд или последовательность преобразуется в матрицу,
с помощью сдвига

по времени или лага длиной k.
Последовательность временного ряда переведена

в набор обучающих
данных,

содержащий p точек.

дисперсия

Продолжение временных рядов

Временной ряд или последовательность преобразуется в матрицу, с помощью сдвига по времени или лага длиной k. Последовательность

Слайд 14Восстановление временного ряда поступлений вкладов (лаг =5)

Восстановление временного ряда поступлений вкладов (лаг =5)

Слайд 15Восстановление временного ряда выдачи (лаг =5)

Восстановление временного ряда выдачи (лаг =5)

Слайд 16Для обработки использовался набор данных, состоящий из 10000 записей
с

17 полями (атрибутами). 16 атрибутов представляют вектор входных данных.
К

ним относятся:
размер запрашиваемого кредита;
срок кредита;
доход клиента;
характер работы;
рабочий стаж;
уровень образования;
место проживания;
продолжительность регистрации по месту жительства;
наличие в собственности квартиры или другой недвижимости;
наличие движимого имущества;
возраст клиента и его пол;
наличие и размер текущего счета в данном банке;
наличие бравшихся кредитов в данном банке.
Семнадцатый атрибут представляет выходную переменную и свидетельствует
о своевременном или несвоевременном возврате кредитов.

Задача скоринга

Для обработки использовался набор данных, состоящий из 10000 записей с 17 полями (атрибутами). 16 атрибутов представляют вектор

Слайд 17Результаты классификации клиентов нейронной сетью
Выходная переменная является лингвистической: «возврат в

срок»,
«просроченный или неполный возврат», «невозврат».
Выходной переменной соответствуют три

класса с номерами 0, 1, 2.
Результаты классификации клиентов нейронной сетьюВыходная переменная является лингвистической: «возврат в срок», «просроченный или неполный возврат», «невозврат». Выходной

Слайд 18Задача интерпретации геофизических данных

Задача интерпретации геофизических данных

Слайд 19Разделение разреза на пласты нейросетевыми методами
- оптимизационная функция для

обучения
Кодирование выходного сигнала нейронной сети
Скважина №13022
Скважина №13416
Разделение

пластов нейросетевым методом.

Задача интерпретации геофизических данных

Разделение разреза на пласты нейросетевыми методами - оптимизационная функция для обученияКодирование выходного сигнала нейронной сети Скважина №13022

Слайд 20Результаты прогнозирования продуктивности пластов
Прогнозу соответствуют темные столбики, расшифровке –

светлые

Результаты прогнозирования продуктивности пластов Прогнозу соответствуют темные столбики, расшифровке – светлые

Слайд 35Контрольное задание

Контрольное задание

Обратная связь

Если не удалось найти и скачать доклад-презентацию, Вы можете заказать его на нашем сайте. Мы постараемся найти нужный Вам материал и отправим по электронной почте. Не стесняйтесь обращаться к нам, если у вас возникли вопросы или пожелания:

Email: Нажмите что бы посмотреть 

Что такое TheSlide.ru?

Это сайт презентации, докладов, проектов в PowerPoint. Здесь удобно  хранить и делиться своими презентациями с другими пользователями.


Для правообладателей

Яндекс.Метрика