Разделы презентаций
- Разное
- Английский язык
- Астрономия
- Алгебра
- Биология
- География
- Геометрия
- Детские презентации
- Информатика
- История
- Литература
- Математика
- Медицина
- Менеджмент
- Музыка
- МХК
- Немецкий язык
- ОБЖ
- Обществознание
- Окружающий мир
- Педагогика
- Русский язык
- Технология
- Физика
- Философия
- Химия
- Шаблоны, картинки для презентаций
- Экология
- Экономика
- Юриспруденция
Прогнозирование выручки от продаж на основе адаптивной нейро-нечеткой
Содержание
- 1. Прогнозирование выручки от продаж на основе адаптивной нейро-нечеткой
- 2. Прогнозирование - процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования - часть
- 3. Классификация прогнозовпо срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные;по
- 4. статистические методы;экспертные оценки (метод Дельфи);моделирование;«по объекту-аналогу»;интуитивные (то
- 5. Компьютерные приложения для прогнозированияSPSS, Statistica, Forecast Expert и др.
- 6. Основоположники теории нейронных сетей У. Маккалох и
- 7. Структура искусственного нейрона
- 8. Двухслойная нейронная сеть
- 9. Окно графического редактора ANFIS
- 10. Слайд 10
- 11. Исходные данные
- 12. Обучающие данные для построения модели гибридной сети
- 13. Внешний вид редактора ANFIS с загруженными обучающими данными
- 14. Диалоговое окно для задания количества и типа функций принадлежности
- 15. Графический интерфейс редактора FIS после определения входных и выходной переменных систем нечеткого вывода
- 16. График зависимости ошибки обучения от количества циклов обучения
- 17. Структура сгенерированной гибридной сети
- 18. Графический интерфейс редактора функций принадлежности входных переменных
- 19. Графический интерфейс редактора функций принадлежности для выходной переменной
- 20. Out = =evalfis ([2844171 2716027 2391935 2370368], 1)Полный формат вызова функции
- 21. Результат оценки построенной гибридной сети
- 22. Визуализация поверхности нечеткого вывода для входных переменных
- 23. СПАСИБО ЗА ВНИМАНИЕ!
- 24. Скачать презентанцию
Прогнозирование - процесс разработки прогноза. Этап прогнозирования - часть процесса разработки прогнозов, характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением
Слайды и текст этой презентации
Слайд 1Прогнозирование выручки от продаж на основе адаптивной нейро-нечеткой сети
Выполнил: Горюнова
А.,
Слайд 2Прогнозирование - процесс разработки прогноза.
Этап прогнозирования - часть процесса разработки прогнозов,
характеризующаяся своими задачами, методами и результатами. Деление на этапы связано
со спецификой построения систематизированного описания объекта прогнозирования, сбора данных, с построением модели, верификацией прогноза.
Слайд 3Классификация прогнозов
по срокам: краткосрочные, среднесрочные, долгосрочные, дальнесрочные;
по масштабу: частные, местные,
региональные, отраслевые, страновые, мировые (глобальные);
по ответственности (авторству): личные, на уровне
предприятия (организации), на уровне государ-ственных органов.
Слайд 4статистические методы;
экспертные оценки (метод Дельфи);
моделирование;
«по объекту-аналогу»;
интуитивные (то есть выполненные без
применения технических средств, экспромтом «в уме», специалистом, имеющим опыт ранее
применяемых научных методов в данном типе прогнозов)Методы прогнозирования
Слайд 6Основоположники теории нейронных сетей
У. Маккалох и У. Питтс (1943
г.)
1960-1970 гг.
Появление различных моделей искусственных нейронных сетей
М. Минский, К. Штайнбух,
В. УидроуСовременный этап с 1982 г.
Дж. Хэпфилд
Слайд 15Графический интерфейс редактора FIS после определения входных и выходной переменных
систем нечеткого вывода
![Out = =evalfis ([2844171 2716027 2391935 2370368], 1)Полный формат вызова функции](/img/thumbs/b1d5d79ead7afe1e89940c64769231b6-800x.jpg "Прогнозирование выручки от продаж на основе адаптивной нейро-нечеткой Out = =evalfis ([2844171 2716027 2391935 2370368], 1)Полный формат вызова функции")
