решить задачу
Тип работы: Контрольная
Предмет: Информационные технологии
Страниц: 14


ВВЕДЕНИЕ 3
1. Классификация автоматизированных информационных технологий 5
2. Современные тенденции развития автоматизированных информационных технологий 9
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 13
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ 15
Стоимость данной учебной работы: 300 руб.

 

    Форма заказа работы
    ================================

    Укажите Ваш e-mail (обязательно)! ПРОВЕРЯЙТЕ пожалуйста правильность написания своего адреса!

    Укажите № работы и вариант

    Соглашение * (обязательно) Федеральный закон ФЗ-152 от 07.02.2017 N 13-ФЗ
    Я ознакомился с Пользовательским соглашением и даю согласие на обработку своих персональных данных.

    Подтвердите, что Вы не бот

    Учебная работа № 431153. Тема: Классификация автоматизированных информационных технологий

    Выдержка из похожей работы

    …….

    Разработка автоматизированной системы классификации товаров по изображениям

    …..

     

    В данной работе разработана автоматизированная система
    классификации товаров по изображениям. При разработке системы используются
    многослойные полносвязные нейронные сети с обучением методом обратного
    распространения ошибки.

    Ключевой частью работы является получение достаточно объёмной
    базы классифицированных товаров для обучения нейронных сетей. В качестве
    источника исходных данных взят один из крупных интернет-аукционов (molotok.ru).

    Оглавление

     

    Аннотация

    Введение

    1. Обзор объекта и методов исследования

    1.1 Описание объекта исследования

    1.2 Описание привлекаемых методов. Искусственные нейронные сети

    Метод обратного распространения ошибки

    Алгоритм метода обратного распространения ошибки

    1.3 Среда разработки и причины ее выбора

    2. Методика

    2.1 Способ получения информации с веб-ресурсов

    2.2 Методика классификации товаров

    2.3 Алгоритм классификации товаров

    2.4 Принцип хранения данных о товарах

    3. Программная реализация. Апробация методики

    3.1 Описание программного обеспечения

    3.2 Апробация методики

    Заключение

    Список использованной литературы

    Приложение

    Введение

    В наше время коммерческая деятельность в сети интернет стала
    неотъемлемой частью жизни. Ключевым звеном коммерческой деятельности являются
    интернет-магазины. Как правило, управляющему таким магазином достаточно
    заказать товар по оптимальной цене и предоставить информацию о товаре на своем
    сайте, являясь посредником между конечным покупателем и настоящим продавцом.
    Информация должна быть хорошо структурирована, понятна покупателю, если
    покупатель не сможет легко найти интересующий его товар, он просто найдёт
    альтернативный магазин.

    В связи с этим, при увеличении оборота товаров и их
    ассортимента возникает потребность в автоматизированной системе классификации
    товаров.

    Целью дипломной работы является разработка программного
    обеспечения для получения исходных данных для обучения нейронных сетей и
    классификации товаров с их помощью.

    В качестве объекта исследования рассматривается
    интернет-аукцион molotok.ru.

    классификация товар алгоритм программный

    1.
    Обзор объекта и методов исследования

    1.1
    Описание объекта исследования

    Молоток. ру – один из крупнейших интернет аукционов в России.
    На сайте представлено порядка 5 000 000 уникальных лотов, все они хорошо
    структурированы и находятся более чем в 5000 категорий.

    Рассмотрим принцип работы интернет-аукциона. Продавец
    выставляет товар на продажу и заявляет начальную цену. Вариантов приобретения
    товара может быть два: по блиц-цене и по принципу аукциона. В первом случае
    ожидать окончания торгов не нужно. Можно сразу оплатить товар и договориться с
    продавцом о доставке, как это происходит в интернет-магазинах. Во втором –
    товар достается тому, кто сделал продавцу наиболее выгодное предложение.

    Далее будут рассмотрены особенности работы сайта, которых
    необходимо учесть, для получения информации о товарах. Практически все страницы
    сайта, которые потребуются для извлечения информации о товарах, генерируются
    при помощи JavaScript. Статической страницей является только карта категорий,
    на которой представлены все имеющиеся на сайте категории товаров. Категории
    имеют древовидную структуру, максимальный уровень вложенности четыре. В каждой
    категории представлен набор страниц, каждая из которых содержит в себе
    некоторое количество товаров. Необходимую информацию о товаре можно извлечь, не
    открывая веб-страницу с самим товаром.

    1.2
    Описание привлекаемых методов. Искусственные нейронные сети

    Искусственные нейронные сети (ИНС) – математические модели, а
    также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу
    организации и функционирования биологических нейронных сетей – сетей нервных клеток
    живого организма. Это понятие возникло при изучении процессов, протекающих в
    мозге, и при по…