XI. Прочие основные средства (библиотечные фонды и др.). Классификация основных средств учитывается при создании справочников для базы данных. [c.309]
Приведите классификацию основных средств, которая используется при создании базы данных (справочников). [c.356]
Разработка проекта решений по системе и ее частям, функциональной, алгоритмической и организационной структуре системы, структуре технических средств, организации и ведению базы данных, системе классификации и кодирования информации, алгоритму решения задач, применяемым языкам и программному обеспечению. [c.396]
Далее может быть проведен анализ чувствительности и исследование причин неправильной классификации. Исследуя, насколько сильно (или, наоборот, слабо) сеть реагирует на отдаленность образца от разделяющей границы, можно вывести характеристику разрешающей способности метода классификации. Одно из возможных применений такого анализа — исследование сомнительных случаев и последующее удаление их из обучающей базы данных. [c.50]
Эксперимент, где в качестве критерия было взято мнение группы экспертов в области кредитного дела, показал, что нейронные сети являются многообещающим средством для классификации наперед (прогнозирования). Это особенно важно для государств, где права кредиторов при банкротстве постоянно изменяются и где выживание фирмы сильно зависит от возможности получения кредитов. На практике задача построения нужной базы данных, состоящей, в основном, из качественных переменных, может оказаться непростой, однако при недостатке надежных количественных данных кредитные менеджеры так или иначе вынуждены оценивать кредитную привлекательность фирм, основываясь при этом на той, пусть неполной, информации, которой они располагают. [c.185]
Конфигурация 3-1-1 дает точность классификации примерно 70%, что на 10% лучше, чем MDA. В первой группе число правильно классифицированных элементов стало больше на 30% — прекрасный результат с учетом того, что структура базы данных позволяет анализировать только ошибки 1-го рода. Показательно, что и MDA, и нейронная сеть одновременно неправильно классифицировали одну из компаний 1-й группы (№13 в списке) как жизнеспособную (отнесли ее к 3-й группе). Такое совпадение заставило банк пересмотреть ее рейтинги. Оказалось, что эта компания получила очень высокие оценки по многим параметрам благодаря тому, что в тот момент качество оценки было несовершенным. [c.192]
Инвентаризация и оценка состояния ИС предприятия по применяемым прикладным системам, системам классификации и кодирования информации, информационному составу баз данных, методам поддержки принятия решений, использованию локальных и глобальных сетевых технологий, составу компьютерного парка, открытости архитектуры и другим показателям качества применяемых ИТ. Кроме того, оценивается полезный результат, который вносит каждая подсистема (автоматизированная задача, функция) в деятельность предприятия. [c.165]
Определив группы, которые можно выбрать в качестве целевых, нужно получить соответствующий список потребителей. Это можно сделать либо с помощью собственной базы данных, либо обратившись к стороннему маклеру. Однако специалисту по прямому маркетингу, который решил прибегнуть к услугам стороннего маклера, следует помнить о возможных проблемах. Люди, указанные в списке, могли сменить адрес, место работы или умереть. Иногда приходится сталкиваться с дубликатами адресов, неправильно указанной должностью, занимаемой человеком стандартная отраслевая классификация компаний может не совсем точно описывать вид бизнеса, которым занимается интересующая вас организация. [c.383]
С философской точки зрения, И. изучает природные явления или поведение объекта как процесс обработки информации причем этот процесс протекает по единым законам в искусственных, биологических и социальных системах. Обработка информации происходит согласно некоему алгоритму. И. тесно связана с такими науками, как теория информации, кибернетика, теория больших систем. К числу важных разделов И. относятся информационно-поисковые системы, теория статистической классификации, разработка баз данных и их реализации в компьютерной среде. [c.102]
До проведения анализа необходимо определить.какая сфера деятельности анализируется, для чего проводится и кем управляющими предприятия, его владельцами или кредиторами, и какую базу данных возможно использовать для сравнений. Классификация финансовых показателей по сферам деятельности и группам пользователей [1] приводится в табл.1. [c.14]
В первом приближении способы исследования страхового рынка можно разделить по двум признакам — источник информации и метод ее получения. Классификацию исследований по типам источников информации также можно разделить на две основные группы. К первой относятся внутренние исследования, использующие собственные источники информации страховщика, например, базы данных по клиентам, ко второй — внешние исследования, осуществляемое страховщиком с использованием привлеченной информации. [c.34]
Система классификации и кодирования информации как составная часть информационного обеспечения АРМ по учету труда и заработной платы должна обеспечить необходимое для диалоговой обработки индексирование файлов (баз данных), создание нужных пользователю информационных структур, итоговое обобщение данных о начисленной и удержанной заработной плате, выборку и отображение необходимой информации. [c.202]
Рассмотрим особенности создания инструментальных универсумов. С их помощью можно отслеживать теоретические концепции и практический опыт создания СМОД и формирования на этой основе инструментальных универсумов. Примерами универсумов этого класса могут служить универсумы по методам проектирования, пакетам прикладных программ, системам классификации и кодирования, системам управления базами данных, формам документов для различных классов объектов, системам ввода-вывода. Для каждого инструментального универсума определяются имя-идентификатор, структура элемента, множество значений. [c.21]
Уровень адаптивности 239 Уровень классификации 98 Усовершенствованная технология программирования 201 Файлы 70, 76, 77, 135, 210, 233 Физическая организация базы данных 165 [c.246]
Группа информационного обеспечения отдела АСУ на стадии создания разрабатывает классификаторы,. справочники, нормативно-справочную документацию, осуществляет прием от разработчиков технической документации по информационному обеспечению АСУ описание информационной базы, системы классификации и кодирования, чертежи форм документов и др. На стадии эксплуатации реализует ведение классификация и кодирования, а также форм документов, выдает коды идентификаторов системы управления базами данных в подразделениях отдела и подразделениях данного объекта. Обеспечивает информационную связь АСУ объекта с отраслевой АСУ. [c.106]
Классификация адаптивных свойств, определяющих вариабельность базы данных (АС-ИС-БД), приведена на рис. 4. Буквами обозначены следующие виды адаптивных свойств [c.17]
Классификация документов в БД может осуществляться теми методами, которые, например, предлагаются в работах [6]. Здесь необходимо отметить, что классификация документа и отработка запроса к каталогизированной базе данных не может иметь однозначную оценку, в связи с этим предполагается, что множество документов, возвращённых по запросу, имеет нечёткий коэффициент релевантности. [c.238]
В случае же использования рассматриваемого в данной работе подхода естественно использовать нечёткое описание документа для определения групп релевантности документов. Сделаем предположение, что коэффициент релевантности документа для каждого запроса представляется в виде нечёткого значения, которое может быть аппроксимировано одной из стандартных функций принадлежности. Вопрос о выборе класса функции распределения для аппроксимации нечёткого числа достаточно сложен. В общем случае вид функции зависит от метода классификации документов в базе данных и метода расчёта релевантности [7]. [c.239]
Этап 9 (Лингвистическое распознавание). Классифицируем полученное значение степени риска на базе данных таблицы 3.9. Результатом классификации являются лингвистическое описание степени риска банкротства и (дополнительно) степень уверенности эксперта в правильности его классификации. И тем самым наш вывод о [c.62]
Необходимо отметить, что компьютерные базы данных охватывают огромнейшие объемы разнообразной информации, в которой можно легко запутаться. Поэтому целесообразной представляется классификация компьютерных баз данных. [c.160]
Классификация компьютерных баз данных [c.160]
Модели ожидаемых пространственных и временных трансформаций бореальных лесов и их воздействия на изменение лесных экосистем и атмосферу требуют надежных и детальных сведений по запасам и динамике углерода. В ИЛ СО РАН создана подсистема оценки запаса углерода в экосистемах лесов и болот, содержащая базы данных по запасу древесины, фитомассы и углерода в растительности, почвах, болотах в границах таксонов лесорастительного районирования, согласованного с системой таксонов классификации лесов по 4 уровням биоклиматическим секторам, лесорастительным провинциям, областям и округам. [c.63]
Как и данные о расходах, информацию по аренде получить непросто. Поэтому оценщикам необходимо использовать любую возможность для пополнения баз данных по аренде. Данные о долгосрочных договорах Источником информации могут служить объявления о сдаваемых в аренду помещениях. Арендную информацию целесообразно хранить, соблюдая те же классификации, которые используются для данных о продажах. [c.69]
На базе данного принципа можно дать следующую классификацию основных типов денежных систем [c.85]
Британский исследователь интеллектуального капитала Э. Брукинг подходит к его классификации еще более детально, выделяя в нем четыре составные части рыночные активы интеллектуальную собственность как актив человеческие активы инфраструктурные активы 7 . Рыночные активы — это тот потенциал, который обеспечивается нематериальными активами, связанными с рыночными операциями (марки товаров, покупательская приверженность, корпоративное имя, портфель заказов и т.д.). Интеллектуальная собственность как актив представляет собой узаконенный инструмент для защиты различных корпоративных активов и включает ноу-хау, патенты, авторские права, производственные и торговые секреты и т.п. Человеческие активы — это совокупность коллективных знаний сотрудников предприятия, их творческих способностей, управленческих, руководящих и предпринимательских качеств, поведения в различных ситуациях. Инфраструктурные активы — это технологии, методы и процессы, делающие возможной работу предприятия — корпоративная культура, методы оценки риска, финансовая структура, базы данных и т.д. [c.58]
Возьмем, например, задачу аппроксимации функции по набору точек. Это типичный пример некорректной задачи, т.е. задачи не имеющей единственного решения. Чтобы добиться единственности, такие задачи надо регуляризировать - дополнить требованием минимизации некоторого регуляризирующего функционала. Минимизация такого функционала и является целью обучения нейросети. Задачи оптимизации также сводятся к минимизации целевых функций при заданном наборе ограничений. С другой стороны, классификация - это ни что иное, как аппроксимация функции с дискретными значениями (идентификаторами классов), хотя ее можно рассматривать и как частный случай заполнения пропусков в базах данных, в данном случае - в колонке идентификаторов класса. Задача восстановления утраченных данных, в свою очередь - это ассоциативная память, восстанавливающая прообраз по его части. Такими прообразами в задаче кластеризации выступают центры кластеров. Наконец, если информацию удается восстановить по какой-нибудь ее части, значит мы добились сжатия этой информации, и т.д. [c.39]
Извлечение правил из нейронных сетей подразумевает их предварительное обучение. Поскольку эта процедура требует много времени для больших баз данных, то естественна та критика, которой подвергается использование нейротехнологии для извлечения знаний. Другим поводом для такой критики является трудность инкорпорации в нейронные сети некоторых имеющихся априорных знаний. Тем не менее, главным является артикуляция правил на основе анализа структуры нейронной сети. Если эта задача решается, то низкая ошибка классификации и робастность нейронных сетей дают им преимущества перед другими методами извлечения знаний. [c.169]
Рассмотрим вариабельность информационной среды. Под информационной средой будем понимать вне-машинное я внутримашинное информационное обеспечение, включающее систему классификации и кодирования, структуру баз данных и информационных массивов, структуру форм входных и выходных документов, систему описания данных, структуру записей и систему организации и ведения информационных фондов. [c.16]
Описанный технологический ппоцесс, включая ппо-граммы загрузки с верификацией и слияния, является унифицированным как для формирования, так и для корректировки информации в базах данных. Вместе с тем процесс корректировки имеет и некоторые особенности. Чтобы обеспечить достоверность классификации и кодирования вновь возникающих объектов в классификаторах и внесение изменений в них, требуется прежде всего установить надежные каналы информации, по которым в АСЦВК поступает информация о государственных, республиканских законах, ведомственных нормативных актах и других правовых действиях, приводящих к изменению информации об объектах, входящих в классификаторы. [c.108]
Создать базу данных, содержащую сведения о классификации и распределении ответственности для всех систем программного обеспечения, разработанных и разрабатываемых фирмой AB omputers к 1 сентября продемонстрировать базу данных в действии к 1 декабря закончить ввод информации ретроспективного характера. [c.238]
Исследования показали, что не существует единственного лучшего метода классификации или предсказания. Точность того или иного конкретного инструмента или алгоритма очень сильно зависит от анализируемой структуры данных. Символьные классификаторы по точности превосходят нейросети в случае работы над асимметричными, непараметризованными наборами данных и с базами данных, содержащими большое число категориальных полей (например, поле Женат со значениями "да/нет", Офис — "Аренда, Собствен- [c.458]
Архитектура знаний определяет, как будут связываться между собой сотрудники, как будут спроектированы базы данных, какую структуру и имена будет иметь информация и как будут интегрированы в новую систему имеющиеся информационные средства. Все это позволяет идентифицировать, категоризировать и ранжировать деловую информацию по ее ценности. Сегодня от специалистов по информационным ресурсам, которые раньше занимались исключительно поиском документов и их отправкой заказчикам, все чаще требуется помощь в классификации и каталогизации информационных ресурсов для использования этих ресурсов в системе управления знаниями. [c.113]
В полнотекстных базах данных для ускорения поиска используется индексация по совокупности слов, составляющих текст. Хотя индексация также является весьма времяёмкой процедурой, но производить ее, как правило, приходится только один раз. Проблема здесь заключается в том, что объем индексного файла оказывается сравним (а в некоторых случаях превосходит) с исходным индексируемым файлом. Первоначально каждому документу ставился в соответствие индексный файл, в настоящее время индекс готовится для тематической группы документов или для поисковой системы в целом. Такая схема индексации экономит место в памяти и ускоряет поиск. Для документов очень большого размера может использоваться отдельный индекс, а в поисковой системе иерархический набор индексов. Индексированием называется процесс перевода с естественного языка на информационно-поисковый язык. В частности, под индексированием понимается отнесение документа в зависимости от содержимого к определенной рубрике некоторой классификации. Индексирование можно свести к проблеме распознавания образов. [c.244]
Кроме публикуемых и компьютерных баз данных,. одним важным источником внешней вторичной информации являются синдицированные источники, Компании, предлагающие синдицированные услуги (syndi ated servi es), занимаются созданием и продажей баз данных, предназначенных для удовлетворения потребности в информации нескольких десятков или сотен фирм-клиентов (см. главу 1). Несмотря на то, что эти данные собирают не для решения какой-либо определенной проблемы маркетингового исследования, их всегда можно модифицировать в соответствии с потребностями заказчика. Например, отчетные данные могут быть систематизированы в соответствии с двумя критериями продаж и продуктовой линией. Пользование синдицированными услугами часто обходится дешевле, чем организация сбора первичных данных. На рис. 4.4 представлена классификация синдицированных источников в соответствии с критерием единицы меры (семьи или потребители, или органи-Данные о семьях или потребителях получают с опросов, дневников участников панелей, отзывов потребителей, сканирования. [c.163]
Бывает, что отдел маркетинга выбирает для себя организации по базе данных кодов ССПК (Североамериканской системы промышленной классификации), описанной в главе 6. Если ваша компания имеет в своей базе данных коды ССПК, вы легко сможете составить хорошие списки контактов, сгруппированных по отраслям промышленности. Организуйте встречу с вашим отделом маркетинга и обсудите, как вы можете получить доступ к их базе данных. [c.288]