Автор24

Информация о работе

Подробнее о работе

Страница работы

информационная система для прогнозирования результатов кибеспортивных событий

  • 65 страниц
  • 2019 год
  • 92 просмотра
  • 1 покупка
Автор работы

LineORT

Здравствуйте,уважаемая аудитория этого ресурса!Меня зовут Олег Николаевич.

2000 ₽

Работа будет доступна в твоём личном кабинете после покупки

Гарантия сервиса Автор24

Уникальность не ниже 50%

Фрагменты работ

Введение

1.2. Дисциплины

1.3.История соревнований

1.4.Коммерческая привлекательность

1.5.Методы прогнозирования в киберспорте

1.9.1. Сбор исходных данных

1.6.Выбор архитектуры нейронной сети. Выбор или разработка программного продукта

4.2 Расчет сметы затрат на разработку программного продукта .................. 55

1.8. Настройка алгоритма обучения

С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

2.1.Синтез структуры нейроной сети. Анализ методов

3.1. Программное обеспечение

3.2. Нейронная сеть: обучение и оценка результата

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ

4.1 Планирование разработки программного продукта с построением графика

1.3.История соревнований
Начнем с краткого экскурса в историю соревнований по компьютерным играм. Считается, что основной прорыв в данной отрасли пришелся на игру Quake, которая вызвала бурный интерес у геймеров и позволила создать обширное игровое сообщество. Реализованный в игре мультиплеер (возможность нескольким людям играть одновременно в одном игровом сеансе) был крайне привлекателен для игроков и вылился в создание множества турниров, соревнований и, что самое важное, первую лигу киберспортсменов - Cyberathlete Professional League. CPL просуществовала до 2008 года, однако, огромное количество появившихся вслед за ней лиг подавило деятельность CPL, вынудив уйти из бизнеса. На данный момент самой старой из функционирующих лиг является Electronic Sports League и на этой лиге, мне кажется, следует немного заострить внимание.
Electronic Sports League (ESL) – это одна из крупнейших лиг в Европе.
...

1.9.1. Сбор исходных данных
Наличие большого массива исходных данных для обучения — один из главных факторов, определяющих возможность успешного решения поставленной задачи. Но поскольку речь идет о статистике и вероятностях, важен не только объем, но и происхождение данных. Так, для прогнозирования исходов матчей футбольных сборных на чемпионате мира вряд ли подойдет статистика, набранная по чемпионату второй китайской лиги. Соответственно, если прогнозист планирует предсказывать исходы матчей в различных видах спорта, в различных по уровню соревнованиях, он должен это учитывать уже на этапе подбора обучающих данных и, при необходимости, формировать несколько различных обучающих выборок.
В каких именно количественных характеристиках описывать приведенные группы факторов, личное дело каждого прогнозиста. Здесь как раз та ситуация, когда «на вкус и цвет товарища нет».
...

1.8. Настройка алгоритма обучения
Этот и следующий этапы, как правило, повторяются многократно, но в строгой последовательности до тех пор, пока прогнозист не будет удовлетворен полученным результатом или не потеряет терпение.
Настройка алгоритма подразумевает прямое или косвенное управление размером сети, скоростью обучения и, возможно, в зависимости от выбранной нейросетевой архитектуры, ряд других параметров.
Если проводится самообучение сети фиксированной структуры (сеть Кохонена или на основе радиально-базисных функций), то речь идет об указании размера сети (количества кластеров). В результате часть кластеров может оказаться вообще не задействованными, а некоторые переполненными. Незадействованные кластеры мешают только в процессе обучения сети, потому что замедляют работу алгоритма.
...

3.1. Программное обеспечение
Рассмотрев задачу, связанную с применением анализа данных в киберспорте. Для этого мы напишем простую нейронную сеть, которая решает важную практическую задачу.
Библиотека Keras представляет собой высокоуровневый интерфейс для создания нейронных сетей. Keras написан на Python и работает поверх таких более низкоуровневых решений, как TensorFlow, CNTK и Theano. За счет этого программный код получается не только мощным, но и крайне компактным.

Экспериментальные данные
Экспериментальные данные, взятые из киберспортивного архива, представляют собой файл со значениями, разделенными запятыми, в котором каждая строка соответствует одной анкете. В наборе экспериментальных данных, состоящих из анонимных записей, имеется девять параметров. (соответственно, 1 или 0). Восемь остальных параметров также имеют численные значения:
Загрузка необходимых модулей и данных
Библиотека Keras позволяет запускать нейронные сети с минимальным количеством операций.
...

4.1 Планирование разработки программного продукта с построением графика
В выпускной квалификационной работе проводится разработка информационная система для прогнозирования результатов кибеспортивных событий.
В данном разделе определяется трудоемкость и затраты на создание программного обеспечения (ПО), а также производится расчет экономического эффекта, который может быть получен от применения разрабатываемого ПО.
4.1.1 Определение трудоемкости и продолжительности работ по созданию автоматизированной системы управления запасами готовой продукции
Процесс разработки включает: обзор и анализ программных средств схожей тематики, анализ и выбор программных продуктов для создания программы; отладка; испытание. В свою очередь каждый из этих этапов можно подразделить на отдельные подэтапы.
Согласно ГОСТ 34.601-90 регламентируются следующие стадии проведения исследования: техническое задание; эскизный проект; технический проект; рабочий проект; внедрение.
...

1    Российская федерация баскетбола [Электронный ресурс]: - URL: http://www.infobasket.ru2    Суперлига по баскетболу [Электронный ресурс]:    -
3    Мандель, И.Д. Кластерный анализ. [Текст] / И.Д. Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
5    Гофман, В.Э. Visual Studio.NET. [Текст] / Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. СПб.: БХВ - Петербург, 2007. - 1152с.
6    Керман, К. Программирование и отладка в C++ Builder. [Текст] Учебный курс, Москва 2016. - 326 c.
7    Бобровский, С. И. Delphi 7 [Текст]: учебный курс / С. И. Бобровский . -СПб. : Питер, 2018. - 736 с.
8    Советов Б.Я., Базы данных: теория и практика: Учебник для вузов - М.: Высшая школа, 2017. - 463 с.: ил.
9    Дженнингс, Р. Использование Microsoft Office Access 2013. Специальное издание [Текст]: пер. с англ. / Р. Дженнингс. - М. : Вильямс, 2016. - 1312 с.
10    Виейра, Р. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005 = Beginnig SQL Server 2005 programming [Текст]: базовый курс: пер. с англ / Р. Виейра . - М. : Вильямс, 2017. - 832 с.
11    Ковязин, А. Архитектура, администрирование и разработка приложений баз данных в InterBase/Firebird/Yaffil [Текст]: /А. Ковязин, С. Востриков - М.: КУ-ДИЦ-ОБРАЗ, 2013. - 496 с.
12    Фаронов, В. В. Программирование баз данных в Delphi 7 [Текст]: учеб. курс / В. В. Фаронов. - СПб. : Питер, 2015. - 459 с.
13    Тельман, Дж. Современные системы управления базами данных. - М.: Финансы и статистика, 2018. - 625 c.
14    Орлов, С.А. Технология разработки программного обеспечения. [Текст]
- Спб.: Питер, 2002 - 464 с.
15    Макаров, Ч.М. Теория выбора и ПР. [Текст] Учебное пособие.- М. Наука. 1982.
16    Спицнадель, В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. [Текст] Учебное пособие. -М., Бизнес-пресса, 2002.
17    Ларичев, О.Н. Теория и методы принятия решений. [Текст] -М., Логос,
2012.
18    Мушин, Э.К. Методы принятия технических решений. [Текст] -М., Мир,
1990.
19    Розен, В.В. Цель, оптимальность, решение. Математические модели принятия оптимальных решений. [Текст] -М. Радио и связь. 1982.
20    Кини, Р.Л. ПР при многих критериях предпочтения и замещения.
[Текст] / Кини Р.Л., Райфа Х. М.: Радио и связь, 1981.
21    Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. [Текст] М.: Сов. Радио,1993.
22    Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечетких исходных данных. [Текст] М.: Наука, 1981.
23    Когловский, М. Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. [Текст] - М.: Финансы и статистика, 1992. - 421 с.
24    Мартин, Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. [Текст] - М: Мир, 1978. - 161 с.
25    Горев, А. Эффективная работа с СУБД. [Текст] / Горев А., Р. Ахаян, С. Макашарипов -СПб.: Питер, 1997. - 704 с.
26    Стивенс, Р. Delphi Готовые алгоритмы. [Текст] Москва 2001.
27    ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. -[Текст] Введ. 01.01.92. - М.: Издательство стандартов, 1998. - 25с.

Форма заказа новой работы

Не подошла эта работа?

Закажи новую работу, сделанную по твоим требованиям

Согласен с условиями политики конфиденциальности и  пользовательского соглашения

Фрагменты работ

Введение

1.2. Дисциплины

1.3.История соревнований

1.4.Коммерческая привлекательность

1.5.Методы прогнозирования в киберспорте

1.9.1. Сбор исходных данных

1.6.Выбор архитектуры нейронной сети. Выбор или разработка программного продукта

4.2 Расчет сметы затрат на разработку программного продукта .................. 55

1.8. Настройка алгоритма обучения

С ПОМОЩЬЮ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

2.1.Синтез структуры нейроной сети. Анализ методов

3.1. Программное обеспечение

3.2. Нейронная сеть: обучение и оценка результата

ЭКОНОМИЧЕСКИЙ РАЗДЕЛ

4.1 Планирование разработки программного продукта с построением графика

1.3.История соревнований
Начнем с краткого экскурса в историю соревнований по компьютерным играм. Считается, что основной прорыв в данной отрасли пришелся на игру Quake, которая вызвала бурный интерес у геймеров и позволила создать обширное игровое сообщество. Реализованный в игре мультиплеер (возможность нескольким людям играть одновременно в одном игровом сеансе) был крайне привлекателен для игроков и вылился в создание множества турниров, соревнований и, что самое важное, первую лигу киберспортсменов - Cyberathlete Professional League. CPL просуществовала до 2008 года, однако, огромное количество появившихся вслед за ней лиг подавило деятельность CPL, вынудив уйти из бизнеса. На данный момент самой старой из функционирующих лиг является Electronic Sports League и на этой лиге, мне кажется, следует немного заострить внимание.
Electronic Sports League (ESL) – это одна из крупнейших лиг в Европе.
...

1.9.1. Сбор исходных данных
Наличие большого массива исходных данных для обучения — один из главных факторов, определяющих возможность успешного решения поставленной задачи. Но поскольку речь идет о статистике и вероятностях, важен не только объем, но и происхождение данных. Так, для прогнозирования исходов матчей футбольных сборных на чемпионате мира вряд ли подойдет статистика, набранная по чемпионату второй китайской лиги. Соответственно, если прогнозист планирует предсказывать исходы матчей в различных видах спорта, в различных по уровню соревнованиях, он должен это учитывать уже на этапе подбора обучающих данных и, при необходимости, формировать несколько различных обучающих выборок.
В каких именно количественных характеристиках описывать приведенные группы факторов, личное дело каждого прогнозиста. Здесь как раз та ситуация, когда «на вкус и цвет товарища нет».
...

1.8. Настройка алгоритма обучения
Этот и следующий этапы, как правило, повторяются многократно, но в строгой последовательности до тех пор, пока прогнозист не будет удовлетворен полученным результатом или не потеряет терпение.
Настройка алгоритма подразумевает прямое или косвенное управление размером сети, скоростью обучения и, возможно, в зависимости от выбранной нейросетевой архитектуры, ряд других параметров.
Если проводится самообучение сети фиксированной структуры (сеть Кохонена или на основе радиально-базисных функций), то речь идет об указании размера сети (количества кластеров). В результате часть кластеров может оказаться вообще не задействованными, а некоторые переполненными. Незадействованные кластеры мешают только в процессе обучения сети, потому что замедляют работу алгоритма.
...

3.1. Программное обеспечение
Рассмотрев задачу, связанную с применением анализа данных в киберспорте. Для этого мы напишем простую нейронную сеть, которая решает важную практическую задачу.
Библиотека Keras представляет собой высокоуровневый интерфейс для создания нейронных сетей. Keras написан на Python и работает поверх таких более низкоуровневых решений, как TensorFlow, CNTK и Theano. За счет этого программный код получается не только мощным, но и крайне компактным.

Экспериментальные данные
Экспериментальные данные, взятые из киберспортивного архива, представляют собой файл со значениями, разделенными запятыми, в котором каждая строка соответствует одной анкете. В наборе экспериментальных данных, состоящих из анонимных записей, имеется девять параметров. (соответственно, 1 или 0). Восемь остальных параметров также имеют численные значения:
Загрузка необходимых модулей и данных
Библиотека Keras позволяет запускать нейронные сети с минимальным количеством операций.
...

4.1 Планирование разработки программного продукта с построением графика
В выпускной квалификационной работе проводится разработка информационная система для прогнозирования результатов кибеспортивных событий.
В данном разделе определяется трудоемкость и затраты на создание программного обеспечения (ПО), а также производится расчет экономического эффекта, который может быть получен от применения разрабатываемого ПО.
4.1.1 Определение трудоемкости и продолжительности работ по созданию автоматизированной системы управления запасами готовой продукции
Процесс разработки включает: обзор и анализ программных средств схожей тематики, анализ и выбор программных продуктов для создания программы; отладка; испытание. В свою очередь каждый из этих этапов можно подразделить на отдельные подэтапы.
Согласно ГОСТ 34.601-90 регламентируются следующие стадии проведения исследования: техническое задание; эскизный проект; технический проект; рабочий проект; внедрение.
...

1    Российская федерация баскетбола [Электронный ресурс]: - URL: http://www.infobasket.ru2    Суперлига по баскетболу [Электронный ресурс]:    -
3    Мандель, И.Д. Кластерный анализ. [Текст] / И.Д. Мандель. - М.: Финансы и статистика, 1988. - 176 с.
5    Гофман, В.Э. Visual Studio.NET. [Текст] / Гофман В.Э., Хомоненко А.Д. СПб.: БХВ - Петербург, 2007. - 1152с.
6    Керман, К. Программирование и отладка в C++ Builder. [Текст] Учебный курс, Москва 2016. - 326 c.
7    Бобровский, С. И. Delphi 7 [Текст]: учебный курс / С. И. Бобровский . -СПб. : Питер, 2018. - 736 с.
8    Советов Б.Я., Базы данных: теория и практика: Учебник для вузов - М.: Высшая школа, 2017. - 463 с.: ил.
9    Дженнингс, Р. Использование Microsoft Office Access 2013. Специальное издание [Текст]: пер. с англ. / Р. Дженнингс. - М. : Вильямс, 2016. - 1312 с.
10    Виейра, Р. Программирование баз данных Microsoft SQL Server 2005 = Beginnig SQL Server 2005 programming [Текст]: базовый курс: пер. с англ / Р. Виейра . - М. : Вильямс, 2017. - 832 с.
11    Ковязин, А. Архитектура, администрирование и разработка приложений баз данных в InterBase/Firebird/Yaffil [Текст]: /А. Ковязин, С. Востриков - М.: КУ-ДИЦ-ОБРАЗ, 2013. - 496 с.
12    Фаронов, В. В. Программирование баз данных в Delphi 7 [Текст]: учеб. курс / В. В. Фаронов. - СПб. : Питер, 2015. - 459 с.
13    Тельман, Дж. Современные системы управления базами данных. - М.: Финансы и статистика, 2018. - 625 c.
14    Орлов, С.А. Технология разработки программного обеспечения. [Текст]
- Спб.: Питер, 2002 - 464 с.
15    Макаров, Ч.М. Теория выбора и ПР. [Текст] Учебное пособие.- М. Наука. 1982.
16    Спицнадель, В.Н. Теория и практика принятия оптимальных решений. [Текст] Учебное пособие. -М., Бизнес-пресса, 2002.
17    Ларичев, О.Н. Теория и методы принятия решений. [Текст] -М., Логос,
2012.
18    Мушин, Э.К. Методы принятия технических решений. [Текст] -М., Мир,
1990.
19    Розен, В.В. Цель, оптимальность, решение. Математические модели принятия оптимальных решений. [Текст] -М. Радио и связь. 1982.
20    Кини, Р.Л. ПР при многих критериях предпочтения и замещения.
[Текст] / Кини Р.Л., Райфа Х. М.: Радио и связь, 1981.
21    Саати, Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий. [Текст] М.: Сов. Радио,1993.
22    Орловский, С.А. Проблемы принятия решений при нечетких исходных данных. [Текст] М.: Наука, 1981.
23    Когловский, М. Р. Технология баз данных на персональных ЭВМ. [Текст] - М.: Финансы и статистика, 1992. - 421 с.
24    Мартин, Дж. Организация баз данных в вычислительных системах. [Текст] - М: Мир, 1978. - 161 с.
25    Горев, А. Эффективная работа с СУБД. [Текст] / Горев А., Р. Ахаян, С. Макашарипов -СПб.: Питер, 1997. - 704 с.
26    Стивенс, Р. Delphi Готовые алгоритмы. [Текст] Москва 2001.
27    ГОСТ 19.701-90. Схемы алгоритмов, программ, данных и систем. -[Текст] Введ. 01.01.92. - М.: Издательство стандартов, 1998. - 25с.

Купить эту работу

информационная система для прогнозирования результатов кибеспортивных событий

2000 ₽

или заказать новую

Лучшие эксперты сервиса ждут твоего задания

от 3000 ₽

Гарантии Автор24

Изображения работ

Страница работы
Страница работы
Страница работы

Понравилась эта работа?

или

25 сентября 2019 заказчик разместил работу

Выбранный эксперт:

Автор работы
LineORT
4.9
Здравствуйте,уважаемая аудитория этого ресурса!Меня зовут Олег Николаевич.
Купить эту работу vs Заказать новую
1 раз Куплено Выполняется индивидуально
Не менее 40%
Исполнитель, загружая работу в «Банк готовых работ» подтверждает, что уровень оригинальности работы составляет не менее 40%
Уникальность Выполняется индивидуально
Сразу в личном кабинете Доступность Срок 1—6 дней
2000 ₽ Цена от 3000 ₽

5 Похожих работ

Дипломная работа

Информационная безопасность баз данных

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1300 ₽
Дипломная работа

Организация специсследований по выявлению акустических каналов утечки.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Дипломная работа

Доверенный программный комплекс считывания BIOS из энергонезависимой памяти

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
1900 ₽
Дипломная работа

Исследование безопасности информации при передаче данных по локально-вычислительной сети на основе Power Line Communication технологий

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2800 ₽
Дипломная работа

Исследование характеристик помехоустойчивых кодов

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
3300 ₽

Отзывы студентов

Отзыв Вера302 об авторе LineORT 2016-10-31
Дипломная работа

Грамотное выполнение в короткие сроки! Спасибо за диплом по информационной безопасности! Обращусь вновь!

Общая оценка 5
Отзыв acer31 об авторе LineORT 2017-01-29
Дипломная работа

Сделали все на отлично, быстрее срока. Автор не раз спасал меня в нужные момент, отвечает на все вопросы, учитывает все пожелания. Огромное вам спасибо!))

Общая оценка 5
Отзыв maresko об авторе LineORT 2016-01-29
Дипломная работа

Хороший автор

Общая оценка 5
Отзыв ale350 об авторе LineORT 2015-11-20
Дипломная работа

Все отлично

Общая оценка 5

другие учебные работы по предмету

Готовая работа

Безопасное поведение в сетевом пространстве (школьный проект)

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
200 ₽
Готовая работа

Глоссарий

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
30 ₽
Готовая работа

По дисциплине «Программно-аппаратные средства обеспечения информационной безопасности » на тему: Вредоносные программы нового поколения как существую

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
350 ₽
Готовая работа

Разработка программного комплекса по мониторингу и аудиту информационной безопасности корпоративной сети

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽
Готовая работа

Информационная безопасность государства в XXI веке

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
350 ₽
Готовая работа

Государственная система обеспечения информационной безопасности США

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
490 ₽
Готовая работа

«Управление информационной безопасностью» на тему «Информационная система 1С-Бухгалтерия» см. Описание

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
139 ₽
Готовая работа

Организация защиты программного обеспечения информационной системы предприятия

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
500 ₽
Готовая работа

Классификация и характеристика видов, методов и средств защиты информации и их соотношение с объектами защиты.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
490 ₽
Готовая работа

ЗАЩИТА ИНФОРМАЦИИ В ЛОКАЛЬНОЙ ВЫЧИСЛИТЕЛЬНОЙ СЕТИ ОРГАНИЗАЦИИ

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
800 ₽
Готовая работа

Разработка системы защиты информации образовательных учреждений.

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
700 ₽
Готовая работа

Проектирование активных фильтров

Уникальность: от 40%
Доступность: сразу
2500 ₽