Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних”




НазваСучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних”
Сторінка1/8
Дата конвертації07.03.2013
Розмір0.5 Mb.
ТипДокументы
uchni.com.ua > Фізика > Документы
  1   2   3   4   5   6   7   8


Міністерство освіти і науки України

Запорізький національний технічний університет

Методичні вказівки

до виконання лабораторних робіт

з дисципліни

СУЧАСНІ БАЗИ ДАНИХ ТА

ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИЙ

АНАЛІЗ ДАНИХ”

для студентів спеціальності 8.080403

“Програмне забезпечення автоматизованих систем”

напряму підготовки 6.050103 “Програмна інженерія”

(усіх форм навчання)

2007

Методичні вказівки до виконання лабораторних робіт з дисципліни “Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” для студентів спеціальності 8.080403 “Програмне забезпечення автоматизованих систем” напряму підготовки 6.050103 “Програмна інженерія” (усіх форм навчання) / С.О. Субботін, А.О. Олійник. – Запоріжжя: ЗНТУ, 2007. – 50 с.

Видання підготовлено за Міжнародним проектом

Європейсько-український ступінь магістра з програмного забезпечення” (JEP 26182 2006) за програмою “TEMPUS” Європейської комісії

Автори: Сергій Олександрович Субботін,

кандидат технічних наук, доцент,

лауреат премії Президента України
Андрій Олександрович Олійник,

асистент


Рецензент: Г.В. Табунщик, к.т.н., доцент

Відповідальний

за випуск: А.В. Притула, к.т.н., доцент


Затверджено

вченою радою інституту

інформатики та радіоелектроніки
Протокол № 3

від 02.10.2007 р.

Затверджено

на засіданні кафедри

“Програмні засоби”
Протокол № 1

від 28.09.2007 р.


ЗМІСТ


Загальнi положення

4

Лабораторна робота № 1. Методи видобування

асоціативних правил з великих масивів даних

5

Лабораторна робота № 2. Дерева вирішальних правил

8

Лабораторна робота № 3. Нейро-нечіткі системи

11

Література

14

Додаток А. Асоціативні правила у пакеті Matlab

17

Додаток Б. Дерева вирішальних правил у пакеті Matlab

20

Додаток В. Моделі нейро-нечітких мереж

22

Додаток Г. Нечітка логіка та нейро-нечіткі мережі у пакеті Matlab

32


^ ЗАГАЛЬНI ПОЛОЖЕННЯ
Дане видання призначене для вивчення та практичного освоєння студентами усіх форм навчання основ сучасних баз даних та інтелектуального аналізу даних.

Відповідно до графіка студенти перед виконанням лабораторної або самостійної роботи повинні ознайомитися з конспектом лекцій та рекомендованою літературою.

Для одержання заліку по кожній роботі студент здає викладачу цілком оформлений звіт, а також 3,5-дюймову дискету у форматі MS – DOS / Windows, перевірену на вiдсутнiсть вірусів, з текстами розроблених програм, файлами програм, що виконуються, файлами даних і текстом звіту.

Звiт має містити:

- титульний аркуш (на ньому вказують назву мiнiстерства, назву університету, назву кафедри, номер, вид i тему роботи, виконавця та особу, що приймає звіт, рік);

- мету, варіант i завдання роботи;

- лаконічний опис теоретичних відомостей;

- текст програми, що обов'язково містить коментарі;

- вхiднi та вихiднi дані програми;

- змістовний аналіз отриманих результатів та висновки.

Звіт виконують на білому папері формату A4 (210 x 297 мм). Текст розміщують тільки з однієї сторони листа. Поля сторінки з усіх боків – 20 мм. Аркуші скріплюють за допомогою канцелярських скріпок. Для набору тексту звіту використовують редактор MS Word 97: шрифт Times New Roman, 12 пунктів. Міжрядковий інтервал: полуторний – для тексту звіту, одинарний – для листингів програм, таблиць і роздруківок даних.

Під час співбесіди студент повинний виявити знання про мету роботи, по теоретичному матеріалу, про методи виконання кожного етапу роботи, по змісту основних розділів розробленого звіту з демонстрацією результатів на конкретних прикладах. Студент повинний вміти правильно аналізувати отримані результати. Для самоперевірки при підготовці до виконання і здачі роботи студент повинний відповісти на контрольні питання, приведені наприкінці опису відповідної роботи. Загальний залік студент одержує після виконання і здачі останньої роботи.

1 Лабораторна робота №1
^ МЕТОДИ ВИДОБУВАННЯ АСОЦІАТИВНИХ ПРАВИЛ

З ВЕЛИКИХ МАСИВІВ ДАНИХ
Мета роботи: вивчити основні методи видобування асоціативних правил з великих масивів даних, навчитися використовувати спеціалізовані програмні засоби для видобування знань з масивів даних.

  1   2   3   4   5   6   7   8

Схожі:

Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconУроку
Тема уроку Бази даних. Фактографічні І документальні бази даних. Ієрархічна, мережевна, реляційна модель бази даних. Основні об’єкти...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconКонспект уроку в 11 класі Тема: «Поняття баз даних. Моделі баз даних....
Зберігання інформації – одна з найважливіших функцій комп’ютера. Одним з самих найпоширеніших способів такого зберігання інформації...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” icon3 Проектування реляційної бази даних
Проектування зазвичай доручається людині (або групі осіб) – адміністратору бази даних (абд). Адміністратором бази даних може бути...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconПриклад1
Спроектувати таблиці бази даних для опису заданого предметного середовища. Надати приклад запиту до даних створеної бази даних з...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconЛекція №17 Тема: Проектування багатовимірних Баз Даних
Проектування бази даних. Процес створення проекту бази даних, призначеної для підтримки функціонування підприємства І сприяючої досягненню...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconТема : База даних Access. Створення бази даних
Мета: Ознайомитись з базою даних І навчитись створювати таблиці І здійснювати зв'язок між ними
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconКонспект уроку в 11 класі Тема: «Створення бази даних. Створення...
Тема: «Створення бази даних. Створення схеми даних та таблиць. Практична робота №6 «Створення бази даних «Клас»»»
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconБази даних. Структура бд. Створення бд в Access
База даних (БД) — це значна кількість однорідних даних з конкретної предметної галузі, які зберігаються на комп'ютерних носіях. В...
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconУрок№1 7 Вчитель: Коцюбайло Ольга Олександрівна Тема: Поняття моделі...
Тема: Поняття моделі даних, бази даних. Поняття й призначення систем керування базами даних (скбд). Огляд реляційної моделі даних....
Сучасні бази даних та інтелектуальний аналіз даних” iconДосвід інтеграції різнорідних даних в геоінформаційних еколого-природоохоронних проектах
Ації різнорідних даних в єдину геоінформаційну систему та створення єдино бази географічних даних. Подано класифікацію та описано...
Додайте кнопку на своєму сайті:
Школьные материалы


База даних захищена авторським правом © 2014
звернутися до адміністрації
uchni.com.ua
Головна сторінка