Пример готовой дипломной работы по предмету: Информационные технологии
Содержание
Введение 4
1 Анализ основных теоретических положений дипломной работы 5
1.1 Особенности анализа состояния морской вернут 5
1.2 Анализ существующих методов прогнозирования 8
1.3 Обоснование выбранного программного обеспечения 11
1.3.1 Язык Python 11
1.3.2 Библиотеки Pybrain, Numpy и Scipy 13
1.3.3 Модуль Matplotlip 15
1.3.4 Фреймворк pyQt 16
1.4 Цель и основные задачи работы 17
2 Разработка системы прогнозирования заледенения морской поверхности 18
2.1 Разработка алгоритма прогнозирования 18
2.2 Разработка проекта системы 22
2.2.1 Разработка диаграммы вариантов использования системы 22
2.2.2 Разработка файловой структуры программы 23
2.3 Разработка интерфейса системы 25
2.4 Разработка программных методов 37
2.5 Исследование результатов прогнозирования 42
2.5.1 Выбор территории для анализа 42
2.5.2 Анализ полученных результатов 46
3 Охрана труда 49
3.1 Требования к видео дисплейных терминалов и производственных мебели на рабочих местах специалистов компьютерщиков 49
3.2 Требования к рабочим местам для обслуживания и ремонта компьютерного оборудования 54
3.3 Организация психофизиологической разгрузки специалистов компьютерщиков 56
3.4 Требования к персоналу, работающему на ЭВМ 58
ВЫВОДЫ 61
ПЕРЕЧЕНЬ ССЫЛОК 62
ПРИЛОЖЕНИЕ А 64
Выдержка из текста
Цель работы заключается в прогнозировании состояния оледенения морской поверхности с применением искусственных нейронных сетей.
Для достижения поставленной цели необходимо выполнить следующие технические задачи:
1. Анализ причин и факторов оледенения морской поверхности.
2. Анализ существующих методов прогнозирования.
3. Разработка проекта системы.
4. Разработка алгоритма прогнозирования оледенения морской поверхности.
5. Разработка и реализация функциональных методов и их описание.
6. Проведение исследования работы разработанной системы.
7. Выполнение раздела охраны труда.
Список использованной литературы
1. Доронин Ю.П. Физика океана / Ю.П. Доронин. – Санкт-Петербург: БХВ, 2000. – 305 с.
2. Доронин Ю.П. Морской лед / Ю.П. Доронин, Д.Е. Хейсин. – Л.: Гидрометеоиздат, 1995. – 320 с.
3. Архипкин B.C. Основы термодинамики морской воды / B.C. Архипкин, С.А. Добролюбов. – М.: Диалог-МГУ, 1998. – 154 с.
4. Пристли Р. Антарктическая Одиссея / Р. Пристли. – Ленинград: Гидрометеоиздат, 1989. – 360 с
5. Белашев В.Ю. Эффективные алгоритмы и программы вычислительной математики / В.Ю. Белашев, Н.М. Чернова. – Магадан: СВКНИИ ДВО РАН, 1997. – 160 с.
6. Тихонов Э.Е. Прогнозирование в условиях рынка / Э.Е. Тихонов. – П.:Невинномысск, 2006. – 221 с.
7. Armstrong J.S. Forecasting for Marketing / J.S. Armstrong // Quantitative Methods in Marketing. – London: International Thompson Business Press, 1999. – P. 92 – 119.
8. Jingfei Y. Power System Short-term Load Forecasting / Y. Jingfei // Thesis for Ph.d degree. Germany, Darmstadt, Elektrotechnik und Informationstechnik der Technischen Universitat, 2006. – 139 p.
9. Семакин И.Г. Информатика и информационно-коммуникационные технологии / И.Г. Семакин, С.В. Русаков. – М: БИНОМ, Лаборатория знаний, 2014. – 221 с.
10. Соболь Б.В. Информатика / Б.В. Соболь, А.Б. Галин М.: Феникс, 2013. – 313 с.
11. Себеста Р. Основные концепции языков программирования / Р. Себеста. – М.: Эксмо, 2013. – 322 с.
12. Прохоренок Н.А. PyQt. Создание оконных приложений на Python 3 / Н.А. Прохоренок. – М.: Мир, 2012. – 317 с.
и еще
1. источнико
