Abstract
The article is devoted to automatic analyzing system of information as the first stage of DM (Data Mining) algorithms which are the basis of new type of automatic control of multivariate dynamic processes. It is unavailable to use these algorithms without statistic and dynamic analyses forming the information flows structure.
Highlights
Современное состояние систем анализа рядов наблюдений за изменением инвестиционной ситуации характеризуется сложившимися противоречиями: между огромным объемом массивов данных, формируемых в процессе мониторинга инвестиционной ситуации, и возможностью человеческого мозга по их восприятию и аналоговой переработке в интересах выработки управляющих решений; между возможностями современной прикладной математики и крайне низким уровнем ее применения в интересах количественного анализа инвестиционной ситуации с целью совершенствования технологических управлений
Отсюда непосредственно вытекает задача разработки программно-алгоритмических средств, обеспечивающих проведение указанного автоматизированного анализа информационных потоков
Интеллектуальный анализ данных в системах поддержи принятия решений // Открытые системы
Summary
А. Анализ динамических характеристик состояния рынка ценных бумаг // Труды СПИИРАН. Рассматривается проблема построения автоматизированной системы анализа свойств информационных потоков как первоначального этапа применения алгоритмов интеллектуального анализа данных (Data Mining, DM), лежащих в основе нового аналитического типа автоматизированного управления многомерными динамическими процессами. Применение указанных алгоритмов требует проведения статистического и динамического анализа данных, формирующего представления о структуре исходных информационных потоков. Применению формализованных методов прогнозирования и принятия решений должен предшествовать комплексный анализ структуры и свойств информационных потоков, отображающих изменений состояния инвестиционной ситуации. С точки зрения инвестиционного анализа, речь идет о выявлении структуры данных, позволяющем обнаруживать искажения информационных потоков и устранить (или снизить) влияние этих деформаций на формирование математических моделей, лежащих в основе алгоритмов прогнозирования и формирования инвестиционных решений. В качестве выборочных характеристик этого распределения в процессе дескриптивного анализа обычно используют: www.proceedings.spiiras.nw.ru выборочное среднее x
Sign-in/Register to view highlights & summary Talk to us
Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have
Schedule a callDisclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.
