Тема: Классификация автоматизированных информационных технологий. Учебная работа № 431153

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…