Вопросы интеллектуального анализа данных клиентов авиационной компании с помощью технологии Data Mining. Выявление закономерностей и правил, которые позволяют составить "портрет" клиента. Формирование комплексной системы безопасности воздушного судна.
При низкой оригинальности работы "Повышение эффективности управления системой бортовой безопасности авиационной компании на основе алгоритмов интеллектуального анализа данных", Вы можете повысить уникальность этой работы до 80-100%
Повышение эффективности управления системой бортовой безопасности авиационной компании на основе алгоритмов интеллектуального анализа данных.
Список литературы
1. Правила международных перевозок пассажиров, багажа и грузов № 1/И, утвержденные Министром гражданской авиации от 3 января 1986 года
2. Бахвалов, Н. С. Численные методы / Н.С. Бахвалов, Н.П. Жидков, Г.М. Кобельков - М., 1987. - 598 с.
3. Валеев, С.С. Отказоустойчивые системы управления сложными динамическими объектами с использованием искусственных нейронных сетей / С.С. Валеев, В.И. Васильев, Б.Г. Ильясов, Сун Жан-Гуо. Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2000 . - №1. - С. 32 - 35.
4. Васильев, В.И. Экспертные системы: Управление эксплуатацией сложных технических объектов: Учеб. пособие для вузов / В.И. Васильев, С.В. Жернаков; УГАТУ.-Уфа: Б.и., 2003.-106 с
5. Горлатых, С.В. Совершенствование средств и методов эксплуатации современных воздушных судов / С.В. Горлатых. Проблемы безопасности полетов. М.: ВИНИТИ, 1988. №12. С.38-55.
6. Иванов, А.И. Нейросетевые алгоритмы биометрической идентификации личности / А.И. Иванов. Кн. 15: Монография. М.: Радиотехника, 2004. - 144 с.
