ПО для поиска внутренних закономерностей шаблонов для построения прогностических моделей
Наша компания реализует сложные и масштабные проекты с использованием передовых технологий. Наше передовое аналитическое решение призвано помочь вам обнаружить скрытые внутренние закономерности и с легкостью построить структурные и прогнозные модели.
Мы создали мощный аналитический инструмент обнаружения шаблонов больших данных. Он поможет вам обнаружить скрытые внутренние закономерности и построить структурные и прогнозные аналитические модели в виде простых полиномиальных уравнений. Используя уникальный алгоритм полиномиальной нейронной сети (PNN), основанный на групповом методе обработки данных (GMDH), это программное обеспечение обеспечивает непревзойденную точность распознавания образов и предиктивного моделирования. Благодаря своей аналитической мощности и высокой адаптивности это решение может использоваться в различных отраслях: физические и химические лаборатории, финансовая и экономическая аналитика, прогнозирование финансовых инструментов, изучение страховых рисков, медицинская диагностика и т. д.
Программа предназначена для поиска структурных закономерностей в виде полиномиальных уравнений регрессии как линейного, так и нелинейного типов произвольной степени. Ядром программы является уникальный алгоритм полиномиальной нейронной сети (PNN) на основе группового рассмотрения аргументов при построении регрессионных моделей. Полученные модели могут использоваться как для анализа закономерностей, так и для прогнозирования краткосрочных и долгосрочных решений. Программное обеспечение обеспечивает возможность отображения и понимания сложных структур данных в виде простых полиномиальных уравнений (например, a + b x1 + c x3 + a*x43).
Может применяться в различных отраслях промышленности.
Быстрый и удобный анализ больших числовых наборов данных с включением встроенной информации;
Поддержка линейных и нелинейных уравнений регрессии любой степени;
Алгоритм PNN использует нейронные сети на основе GMDH для беспрецедентного распознавания образов и прогноз;
Автоматизированное построение моделей;
Широкий спектр инструментов для предиктивной аналитики;
▸ Развитая и глубокая способность принятия решений;
▸ Высокоточные прогностические модели;
▸ Универсальность применения;
▸ Интуитивно понятный пользовательский интерфейс и гибкий UX;
▸ Высокая эффективность и оптимизация времени;
Мы используем групповой метод обработки данных (ГМОД) для глубокого машинного обучения для предиктивной аналитики, оптимизация алгоритмов добычи данных, анализ нечетких моделей, прогнозирование нейронных сетей и моделирование систем программного обеспечения. Наша команда разработчиков использовала языки программирования Python и C++ с передовыми фреймворками и библиотеками (TensorFlow) для создания возможности обработки больших наборов данных без снижения производительности. Мы используем SQL, базу данных NoSQL для поддержки различных числовых форматов данных для бесшовной интеграции.
