ПЗ для пошуку внутрішніх закономірностей для побудови прогностичних моделей
Наша компанія реалізує складні та масштабні проєкти з використанням передових технологій. Наше передове аналітичне рішення розроблено, щоб допомогти вам виявити приховані внутрішні зв’язки та з легкістю побудувати структурні та прогнозні моделі.
Ми створили потужну аналітичний інструмент виявлення шаблонів великих даних. Це допоможе виявити приховані внутрішні закономірності та побудувати структурні та прогнозні аналітичні моделі у вигляді простих поліноміальних рівнянь. Використовуючи унікальний алгоритм поліноміальної нейронної мережі (PNN), заснований на груповому методі обробки даних (GMDH), це програмне забезпечення забезпечує неперевершену точність у розпізнаванні образів і прогнозному моделюванні. Завдяки аналітичній потужності та високій адаптивності це рішення може бути використане в різних галузях промисловості: фізичні та хімічні лабораторії, фінансово-економічна аналітика, прогнозні фінансові інструменти, для дослідження страхових ризиків, медичної діагностики тощо.
Програма призначена для пошуку структурних закономірностей у вигляді поліноміальних рівнянь регресії як лінійного, так і нелінійного типів довільного степеня. Ядро програми є унікальним алгоритм поліноміальної нейронної мережі (PNN) на основі групового розгляду аргументів при побудові регресійних моделей. Отримані моделі можна використовувати як для аналізу моделей, так і для прогнозування короткострокових і довгострокових рішень. Програмне забезпечення надає можливість відображати та розуміти складні структури даних у формі простих поліноміальних рівнянь (наприклад, a + b x1 + c x3 + a*x43).
◆ Розвинена та глибока здатність приймати рішення;
◆ Високоточні прогнозні моделі;|
◆ Універсальність застосування;
◆ Інтуїтивно зрозумілий інтерфейс і гнучкий UX;
◆ Висока ефективність і оптимізація часу;
Ми використовуємо груповий метод обробки даних (GMDH) для глибокого машинного навчання для прогнозної аналітики, оптимізація алгоритмів інтелектуального аналізу даних, аналіз нечітких моделей, прогнозування нейронних мереж і програмних систем моделювання. Наша команда розробників використовувала мови програмування Python і C++ із передовими фреймворками та бібліотеками (TensorFlow), щоб створити здатність обробляти великі набори даних без зниження продуктивності. Ми використовуємо базу даних SQL, NoSQL для підтримки різних форматів числових даних для бездоганної інтеграції.
PNN Soft надає послуги розробки вже понад 20 років. Наша команда інтегрує комплексні та функціональні рішення для особливих потреб бізнесу. Якщо ви зацікавлені в розробці програмне забезпечення для аналізу внутрішніх зв’язків, залиште заявку у формі нижче. Ми інтегруємо алгоритми та програмне забезпечення, щоб допомогти вам працювати з великими обсягами числових даних, визначати приховані внутрішні зв’язки та будувати структурно-прогнозні аналітичні моделі у формі простих поліноміальних рівнянь.забезпечення
PNN Soft надає послуги розробки вже понад 20 років. Наша команда інтегрує комплексні та функціональні рішення для особливих потреб бізнесу. Якщо ви зацікавлені в розробці програмне забезпечення для аналізу внутрішніх зв’язків, залиште заявку у формі нижче. Ми інтегруємо алгоритми та програмне забезпечення, щоб допомогти вам працювати з великими обсягами числових даних, визначати приховані внутрішні закономірності та будувати структурно-прогнозні аналітичні моделі у формі простих поліноміальних рівнянь.
