Пример готовой курсовой работы по предмету: Математические методы и моделирование
Термины и определения 5
ВВЕДЕНИЕ 6
1. ОБЗОР МОДЕЛЕЙ И МЕТОДОВ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ 8
1.1. Модели на базе цепей Маркова 9
1.2. Нейросетевые модели 11
1.3. Сравнение моделей прогнозирования 14
Выводы по 1-ой главе 16
2. КОМПЬЮТЕРНЫЕ НЕЙРОННЫЕ СЕТИ 17
2.1. Роль искусственных нейронных сетей в исследовании и анализе информационных систем 17
2.2. Основные методы обучения нейронной сети 24
2.3. Обучение с учителем: алгоритм обратного распространения 24
3. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ МОДЕЛЕЙ НЕЙРОСЕТЕЙ В ЗАДАЧАХ ДИАГНОСТИКИ УГРОЗ В ИНФОРМАЦИОННЫХ СИСТЕМАХ 26
3.1. Особенности программной реализации моделей нейронных сетей в пакете MATLAB 26
3.2 Идентификация классов и объектов атаки на операционную систему 27
3.3. Распознавание угроз информационной системе 30
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 37
ЛИТЕРАТУРА 38
Содержание
Выдержка из текста
Возникает проблема: рассмотреть некоторые математические модели с использованием сетей Петри, сетевое планирование. В данной курсовой работе опишем применение и возможности некоторых математических моделей, самых используемых и известных на наш взгляд, посмотреть, как возможности компьютера применимы к теории по данной теме, и посмотреть несколько примеров.В связи с этим выдвигаем гипотезу: в математическом моделировании можно применить модели сетей Петри для описания параллельных, детерминированных процессов.
1. Провести анализ методов и моделей исследования и анализа информационных систем для выявления достоинств и недостатков моделей каждого класса. Определить наиболее эффективные модели исследования и анализа информационных систем, проанализировать их основные недостатки, определить подходы, позволяющие устранить недостатки известных моделей.
Цель квалификационной работы – изучение теоретических основ политики безопасности для автоматизированных информационных систем и разработка проекта подсистемы защиты информации для автоматизированных информационных систем в защищенном исполнении в ЗАО «Аэропорт «Храброво»».
Затем идёт проектирование и тестирование LiveCd. Лишь на основании качественно проведённых предыдущих этапов цикла разработки мы сможем спроектировать и протестировать LiveCD в условиях, «максимально приближённых к боевым».
В области экономики САПР могут использоваться при проектировании экономических информационных систем и их элементов. Кроме того, технология САПР может обеспечить создание автоматизированной системы отображения обстановки на экране в процессе ведения экономических операций или в ходе деловых игр различных типов.
Математическое и программное обеспечение — совокупность математических методов, моделей, алгоритмов и программ для реализации целей и задач информационной системы, а также нормального функционирования комплекса технических средств.
• Выбор методов исследования и разработка математической модели;
Управление любым предприятием без информационных технологий (ИТ) стало невозможно. Их используют в управлении бухгалтерией, складам, кадрами, документами и так далее. Современным предприятиям нужно более широкое применение информационных технологий для управления своей деятельностью.
Таким образом, актуальность и практическая значимость работы дипломного проекта заключается в повышении эффективности взаимодействия с клиентами и увеличении дохода предприятия по монтажу компьютерных сетей. Веб-сайт предприятия, оказывающего услуги или занимающего продажей товаров – отличный маркетинговый ход, что и обуславливает актуальность выбранной темы дипломного проекта «Разработка информационной системы предприятия по монтажу компьютерных сетей».
Автоматизация рассматриваемого процесса позволит повысить эффективность работы компании «Transmarket» за счет оптимизации транспортной инфраструктуры, снижения рисков и потерь, связанных с необоснованными простоями, а также за счет актуализации самого маршрута.
Данные задачи регламентируются как федеральными законами (152-ФЗ «О персональных данных»), так и нормативными актами ФАПСИ, ФСБ и других федеральных, а также отраслевых структур, а также государственными стандартами.
Список источников информации
1. Gheyas I.A., Smith L.S. A Neural Network Approach // Proceedings of the World Congress on Engineering, London, 2009, Vol 2 [электронный ресурс].
P. 1292 – 1296. URL: www.iaeng.org /publication/WCE2009/WCE2009_pp 1292-1296.pdf
2. Morariu N., Iancu E., Vlad S. A neural network model // Romanian Journal of Economic Forecasting. 2009, No. 4. P. 213 – 223.
3. Нормативные системы в прогнозировании развития предпринимательского сектора экономики / Л.И. Муратова [и др.]
// Управление экономическими системами [электронный ресурс].
2009, № 20. URL: http://uecs.mcnip.ru/modules.php?name=News&file=print&sid=145
4. Ф. Уоссермен “Нейрокомпьютерная техника”, М.: Мир, 1992. – 126 с.
5. Панфилов П. “Введение в нейронные сети” – статьи, журнал «Современный трейдинг» №№ 1, 2, 3 2001г. – СПб.: Изд-во “Альпина”
6. Найман Э.Л. “Малая энциклопедия трейдера”. – К., “ВИРА-Р”, Изд-во “Альфа Капитал”, 1999. – 285 c.
7. Леоненков А. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzyTECH. СПб: БХВ-Петербург, 2005. 736 с.
8. «Применение ИНС для создания экспертной системы диагностирования технологического оборудования» А.В. Семенченко Московский государственный строительный университет (МГСУ)
9. http://leonarus.com/2008/09/08/tipichnye-primery-primeneniya-nejronnyx-setej-v-menedzhmente/
10. Быкадоров Р.В., Воронин С.Ю. Вероятностные методы расчета технологического процесса ткачества. Иваново, ИГТА, 2006. – 108 с.
11. Вилленброк Х. Тайны принятия решений// GEO, июль 2009, с. 70-87.
12. Воробьев Н.Н. Теория игр для экономистов-кибернетиков – М.: Наука, Главная редакция физико-математической литературы, 1985. – 272 с.
13. Вороновский Г. К., Махотило К. В., Петрашев С. Н., Сергеев С. А. Генетические алгоритмы, искусственные нейронные сети и проблемы виртуальной реальности. — Харьков: Основа, 1997. — 112 с.
список литературы
