Browse
Recent Submissions
Item Вибір оптимальної топології нейронної мережі в задачах класифікації динамічних економічних систем(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Стрельченко, Інна Іллівна; Strelchenko, Inna; Стрельченко, Инна ИльиничнаСтаття висвітлює головні ускладнення в процесі побудови та застосування нейронних мереж, які пов’язані, перш за все, з підбором оптимальної внутрішньої структури, а для мереж типу карти Кохонена – кількості нейронів у прихованому шарі. Показано, що процес оптимізації нейронних мереж полягає в ітераційному знаходженні деяких параметрів, що забезпечують екстремум функції якості, яка, як правило, не має властивості неперервності та гладкості. Тому істотним недоліком такого підходу є неможливість забезпечення гарантій оптимальності застосовуваних методів і алгоритмів. Відповідно, у статті розроблено покроковий алгоритм конструювання карт Кохонена, призначених для вирішення задачі класифікації динамічних економічних систем відповідно до обраного критерію. У роботі вперше запропоновано використання рангового коефіцієнта конкордації в якості критерію оптимальності для побудови нейронної мережі-класифікатора, який характеризує ступінь узгодженості у наборі вхідних змінних. Експериментально протестовано покроковий алгоритм побудови карти Кохонена, котра має оптимальну топологію за обраним критерієм і розбиває вихідну вибірку на шість груп. Відповідно до значень коефіцієнта конкордації реакція ключових макроекономічних індикаторів усередині отриманих кластерів характеризується високим рівнем подібності.Item Застосування математичних моделей для голосової ідентифікації суб’єктів у сфері фінансової безпеки(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Щербаков, Єгор Ю.; Shcherbakov, Yehor; Щербаков, Егор Ю.У статті проведено дослідження з вибору найефективніших математичних методів та оптимальних комбінацій параметрів попередньої обробки даних у вирішенні завдань біометричної ідентифікації. Досліджено етапи підготовки даних, поданих у вигляді часових рядів, для завдань розпізнавання образів. Встановлено ознаки потоку даних, які можуть бути використані як вхідні параметри для побудови моделі класифікації. Проведено порівняльний аналіз точності моделей класифікації, побудованих з використанням штучних нейронних мереж, комітетів дерев прийняття рішень та алгоритму опорних векторів, а також порівняння показників витрат комп’ютерного часу на побудову таких моделей. Для зменшення витрат часу для пошуку гіперпараметрів запропоновано застосовувати двоетапний підхід зі скороченням розміру навчальної вибірки та залученням спрощених математичних методів на попередньому етапі пошуку. Проведена експериментальна перевірка підтвердила доцільність застосування такого підходу в процесі оптимізації параметрів підготовки даних і конфігурації нейронної мережі та засвідчила його ефективність з точки зору витрат комп’ютерного часу. Висновки з проведеного дослідження та побудовані моделі можуть бути використані банківськими структурами та іншими установами, зацікавленими в біометричній ідентифікації особи за голосом.Item Моделювання інноваційних інтелектуальних систем прийняття рішень в економіці(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Лисенко, Юрій Г.; Lysenko, Yurii; Лысенко, Юрий Г.; Мінц, Олексій Ю.; Mints, Oleksii; Минц, Алексей Ю.У статті систематизовано та розширено теоретико-методологічні засади процесів синтезу інноваційних інтелектуальних систем прийняття рішень. Визначено концептуальні підходи до застосування методів інтелектуальних обчислень для моделювання систем прийняття рішень. Запропоновано класифікацію методів інтелектуальних обчислень і класифікацію задач з аналізу та обробки даних. Розглянуто методологічні підходи до реалізації процесів спостереження, моделювання, ідентифікації та оцінки ефективності результатів моделювання інноваційних інтелектуальних систем прийняття рішень в економіці. Предметом дослідження є методологія моделювання інноваційних інтелектуальних систем прийняття рішень в економіці. Метою дослідження є формалізація процесів синтезу інноваційних інтелектуальних систем прийняття рішень для підвищення ефективності функціонування суб’єктів економічної діяльності. Результати дослідження дозволяють підвищити ефективність роботи із слабко структурованою інформацією, а також якість прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності.Item Оценка доверия: теоретические модели и результаты эмпирического исследования на примере социальных сетей(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Кононова, Екатерина Ю.; Kononova, Kateryna; Кононова, Катерина Ю.В условиях перехода к е-обществу количество ежедневно генерируемой информации растет стремительными темпами, при этом оценивать ее качество и достоверность становится все сложнее. Это ведет к формированию повышенного спроса на методы и модели оценки доверия как к источникам информации, так и к самой информации. К понятию доверия в последние годы обращались ученые из различных научных сфер – психологии, социологии, экономики, информатики. Однако, несмотря на растущее количество научных публикаций в данном направлении, исследования остаются фрагментарными и не дают целостного представления об особенностях формирования и распространения доверия в обществе. Новое междисциплинарное направление – анализ данных социальных медиа, в рамках которого исследуются профили и поведение пользователей онлайновых социальных сетей, – охватывает такие области как машинное обучение, искусственный интеллект, визуализация данных, алгоритмы поиска информации, лингвистика и масштабные вычисления. Принимая во внимание тот факт, что пользователями социальных сетей сегодня является более четверти населения планеты, социальные данные представляют собой репрезентативный срез общества и могут составить основу для построения и верификации моделей оценки доверия. Целью исследования является проверка теоретических предположений моделей оценки доверия на основе анализа поведения пользователей и структуры социальных сетей. В статье проанализировано распределение пользователей, их сообщений, друзей и групп, описаны нетипичные примеры. В результате кластеризации пользователей идентифицированы типы их поведения: выявлены кластера «писателей», «распространителей» информации и ее потребителей – «читателей», а также кластер «малоактивных» пользователей. Анализ кластеров показал, что зачастую генераторы контента не являются основным каналом распространения информации, что противоречит теоретическим предположениям модели оценки доверия. Однако исследование структуры неявных связей между агентами свидетельствует в пользу гипотезы о том, что наиболее активно пишущие пользователи имеют наибольшее число контактов и пользуются наибольшим доверием.Item Оцінювання внутрішньорегіональної диференціації на засадах нейро-нечіткого моделювання(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Єфанова, Тетяна І.; Efanova, Tetiana; Ефанова, Татьяна И.Дана стаття містить результати дослідження у сфері регіонального розвитку, зокрема огляд існуючих принципів і розробку ефективного підходу до аналізу регіонального простору задля покращення соціального та економічного середовища в регіонах. Аналіз результатів проведених експериментів виявив невідповідність традиційних підходів реальним умовам розвитку регіонів. Запропонований підхід, який базується на принципах нейро- нечіткого моделювання та експертних методах, поєднує сценарні розрахунки з урахуванням якісних і кількісних показників, експертних знань у предметній області. Це дозволяє досягти топологічної впорядкованості об’єктів, провести групування та проаналізувати динаміку розвитку районів обраного регіону. Апробація запропонованого методологічного підходу була проведена із застосуванням реальних даних щодо діяльності районів Дніпропетровської області за 2006–2015 рр., яка підтвердила ефективність розробленого математичного інструментарію при виявленні загальних закономірностей у розвитку районів за їх фінансово-соціальними показниками.Item Аналіз вагомості критеріїв в оцінюванні кредитоспроможності фізичних осіб(ДВНЗ «Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана», 2017) Гаврилюк, Ганна В.; Havryliuk, Hanna; Гаврилюк, Анна В.Стаття присвячена вирішенню завдання аналізу вагомості характеристик потенційних позичальників – фізичних осіб в оцінюванні їх кредитоспроможності. Обґрунтовано доцільність застосування з цією метою методу нечіткого багатокритеріального аналізу, за яким вибір найбільш кредитоспроможних позичальників за рядом критеріїв здійснюється на основі парних порівнянь альтернатив. Особливістю запропонованого методу є застосування принципу Беллмана-Заде, згідно якого компенсація недоліку одних показників надлишком інших є неприпустимою. Як розв’язок, найпривабливішим для кредитування визначається потенційний позичальник, який одночасно задовольняє усім критеріям найбільшою мірою. В ході проведеного аналізу сформовано множину критеріїв оцінювання кредитоспроможності фізичних осіб і виявлено вплив критеріїв на можливість підвищення ефективності такої оцінки. Практичною цінністю проведеного дослідження є отримані нові знання щодо впливу критеріїв відбору фізичних осіб на оцінювання ризику дефолту, що в подальшому слугуватиме одним із інструментів для попередження втрат від невиконання кредитних зобов’язань.