№ 1
Permanent URI for this collection
Browse
Browsing № 1 by Subject "519.86"
Now showing 1 - 3 of 3
Results Per Page
Sort Options
Item Fuzzy модели оценки качества социальной системы(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2011-12-13) Иманов, К. Д.; Акперов, Р. М.Розглядається соціальна система, підсистемами якої є економічне, соціальне, політичне, духовне і природне середовища. При побудові fuzzy моделі соціальної системи використовується статистична інформація ряду міжнародних організацій, Республіки Азербайджан, а також думки експертів різних спеціальностей. Індекси якості соціальної системи визначаються за допомогою побудови fuzzy моделі окремих підсистем. Для розв’язку задач за відповідними моделями використовується алгоритм нечітких зважених правил.Item Нейросетевые и нечеткие модели бюджетирования промышленных предприятий(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2012-02-03) Лысенко Ю. Г.; Бизянов Е. Е.; Хмелев А. Г.У статті розглянуто підхід до розробки бюджетів на сучасному промисловому підприємстві з використанням штучних нейронних мереж і нечітких моделей. Запропоновано структуру моделі бюджетування, виконано математичне формулювання завдання. Обґрунтоване застосування штучних нейронних мереж для прогнозування та нечіткої математики для розрахунків і оцінки системи бюджетів.Item Оцінювання можливого банкрутства на основі індикаторів фінансового стану компаній з використанням нейронних мереж зустрічного розповсюдження(ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана», 2012-01-05) Шарапов, Олександр Дмитрович; Кайданович, Дмитро БроніславовичУ статті розроблено модель аналізу фінансового стану підприємств та оцінки ризику банкрутства. Запропонована модель ґрунтується на використанні апарату штучних нейронних мереж зустрічного розповсюдження, які складаються із карти Кохонена та шару нейронів Гроссберга. Для оцінки можливості банкрутства проводиться розподіл підприємств на два класи — банкрути та фінансово стабільні компанії — з метою виявлення властивих даним класам характеристик і специфічних значень фінансово‐економічних показників їх діяльності. Проведені модельні експерименти засвідчили високу ефективність розроблених моделей.