Inventory number | IRN | Number of state registration |
---|---|---|
0224РК00725 | AP14972847-OT-24 | 0122РК00631 |
Document type | Terms of distribution | Availability of implementation |
Заключительный | Gratis | Number of implementation: 0 Not implemented |
Publications | ||
Native publications: 3 | ||
International publications: 0 | Publications Web of science: 0 | Publications Scopus: 0 |
Number of books | Appendicies | Sources |
1 | 6 | 13 |
Total number of pages | Patents | Illustrations |
72 | 0 | 25 |
Amount of funding | Code of the program | Table |
7627673.8 | AP14972847 | 5 |
Name of work | ||
Разработка алгоритма и компьютерной программы для обнаружения и углубленного анализа неявных взаимосвязей данных | ||
Report title | ||
Type of work | Source of funding | The product offerred for implementation |
Fundamental | Автоматизированная система | |
Report authors | ||
Алимова Жанар Сагидуллаевна , Керімқұл Сейіт Есілбайұлы , | ||
0
0
0
0
|
||
Customer | МНВО РК | |
Information on the executing organization | ||
Short name of the ministry (establishment) | МНВО РК | |
Full name of the service recipient | ||
Некоммерческое акционерное общество "Торайгыров университет" | ||
Abbreviated name of the service recipient | НАО "Торайгыров университет" | |
Abstract | ||
В качестве объекта исследования рассматривались неявные связи в слабоструктурированных статистических данных финансового показателя. Зерттеу объектісі ретінде қаржы индикаторының әлсіз құрылымдалған статистикалық деректеріндегі айқын емес байланыстар қарастырылды. Целью научно-исследовательской работы является создание алгоритма и компьютерной программы, реализующих глубокий анализ слабоструктурированных данных на основе интеллектуальных вычислительных технологий. Зерттеу жұмысының мақсаты - әлсіз құрылымдалған деректерді терең талдауы есептерін интеллектуалды есептеу технологиясы негізінде жүзеге асыратын алгоритмі мен компьютерлік бағдарламасын жасау болып табылады. метод формального описания, основанный на нормальном распределении данных и регрессионном анализе; методы интеллектуального анализа данных, основанные на нечеткой логике, для применения к задачам статистического и прогнозного анализа. деректердің қалыпты таралуына және регрессиялық талдауға негізделген формальды сипаттау әдісі; статистикалық және болжамдық талдау есептеріне қолдану үшін бұлыңғыр логикаға негізделген деректерді интеллектуалды талдау әдістері. Научная новизна проекта – определение доверительных интервалов по правилу «3 сигмы» для структурирования слабоструктурированных данных; реализация этой структуры в технологии мягких вычислений и алгоритмах кибернетических методов; а также создать интеллектуальную информационную систему поддержки принятия решений для выявления скрытых взаимосвязей данных путем внедрения этой определенной структуры. Жобаның ғылыми жаңалығы – әлсіз құрылымдалған деректерді құрылымдау үшін «3 сигма» ережесі бойынша сенім интервалдарын анықтау, осы құрылымды жұмсақ есептеу технологиясына және кибернетикалық әдістердің алгоритмдеріне енгізу, сонымен қатар осы анықталған құрылымды енгізе отырып деректердің жасырын байланысын анықтау үшін шешімдерді қолдаудың интеллектуалды ақпараттық жүйесін жасау. Предполагается, что разработанный программный продукт будет доступен компаниям любой сферы деятельности. И обеспечивает эффективную среду для анализа данных, избавляя их от ненужных затрат на разработку собственных цифровых инструментов. Это способствует развитию общества и улучшению бизнес-климата в целом. Әзірленген бағдарламалық өнім кез-келген қызмет саласындағы компанияларға қол жетімді болады деп болжануда. Және оларды, өздерінің жеке цифрлық құралдарын әзірлеуге кететін қажетсіз шығындардан арылтып, деректерді талдау үшін тиімді ортаны қамтамасыз етеді. Бұл қоғамның дамуына және жалпы бизнес-климаттың жақсаруына ықпал етеді.
Полученные результаты повысят эффективность рассмотрения новых методов исследования больших данных для образовательных учреждений, а также принятия управленческих решений производственными компаниями, запрашивающими программные продукты для анализа данных. Область применения: новые методы исследования больших данных будут использоваться в учебном процессе вузов образовательного назначения. Алынған нәтижелер білім беру мақсатындағы оқу орындары үшін үлкен деректерді зерттеудің жаңа әдістерін қарастыру, сондай-ақ, деректерді талдауға арналған бағдарламалық өнімдерге сұраныс білдірген өндірістік компаниялар үщін басқару шешімдерін қабылдау тиімділігін арттырады. Қолданылу облысы: үлкен деректерді зерттеудің жаңа әдістері бойынша білім беру мақсатындағы ЖОО-лардың оқу үрдісінде пайдаланылатын болады. Область применения – области деятельности, связанные с анализом числовых данных. Қолдану саласы сандық деректерді талдаумен айналысатын қызмет салалары болып табылады. |
||
UDC indices | ||
004.942, 004.41, 004.029, 004.67 | ||
International classifier codes | ||
28.23.29; | ||
Readiness of the development for implementation | ||
Key words in Russian | ||
Доля внутреннего кредита; статистический анализ; прогнозный анализ; нечеткие связи в данных; обработка данных; интеллектуальные системы; | ||
Key words in Kazakh | ||
ішкі несие үлесі; статистикалық талдау; болжамдық талдау; деректердегі айқын емес байланыстар; деректерді өңдеу; интеллектуалды жүйелер; | ||
Head of the organization | Ержанов Нурлан Тельманович | Доктор биологических наук / профессор |
Head of work | Алимова Жанар Сагидуллаевна | Магистр / Магистр информатики |
Native executive in charge |