Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал:
http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27949Повний запис метаданих
| Поле DC | Значення | Мова |
|---|---|---|
| dc.contributor.author | Гарматій, Наталія Михайлівна | - |
| dc.contributor.author | Кареліна, Олена Володимирівна | - |
| dc.date.accessioned | 2019-05-07T06:52:46Z | - |
| dc.date.available | 2019-05-07T06:52:46Z | - |
| dc.date.issued | 2012 | - |
| dc.date.submitted | 2012 | - |
| dc.identifier.citation | фективне функціонування економічних систем на сучасному етапі розвитку міжнародного співробітництва вимагає використання найбільш перспективних методів та напрямів дослідження в області моделювання складних систем. Останнім часом одним з основних напрямів прикладних досліджень у цій галузі є нечітке моделювання. Нечітке моделювання виявляється особливо корисним, коли під час опису економічної системи чи бізнес-процесу присутня невизначеність, яка ускладнює або навіть виключає можливість використання точних кількісних методів і підходів. Зокрема, невизначеність може стосуватися таких аспектів модельних представлень: неясність та нечіткість опису границі системи або окремих її станів, невизначеність появи тих чи інших подій, неповнота уявлення про систему у зв’язку з розв’язанням проблем, що погано формалізуються, тощо. Нечітка логіка, яка є основою реалізації методів нечіткого моделювання, більш природньо описує характер людського мислення і хід його міркувань, ніж традиційні формально–логічні системи. Саме тому використання математичних методів для представлення нечіткої інформації дозволяє будувати моделі, які найбільш адекватно відображають різні аспекти невизначеності, що постійно присутня в складних економічних системах. | uk_UA |
| dc.identifier.uri | http://elartu.tntu.edu.ua/handle/lib/27949 | - |
| dc.description | Прогнозування наслідків рішень, що ґрунтуються на нечіткій вхідній інформації та за відсутності аналітичної залежності між вхідними та вихідними параметрами найбільше пристосований математичний апарат теорії нечітких множин. Він дозволяє формалізувати за допомогою математичного апарату нечіткої логіки зв’язки між шуканими параметрами та факторами, що впливають на них. Застосування теорії нечітких множин дозволяє описати ці зв’язки природною мовою, звільняючи дослідження від трудомістких процедур побудови функціональних залежностей. База знань, на основі якої пропонується оцінювання інвестиційної привабливості в регіонах | uk_UA |
| dc.description.abstract | Ефективне функціонування економічних систем на сучасному етапі розвитку міжнародного співробітництва вимагає використання найбільш перспективних методів та напрямів дослідження в області моделювання складних систем. Останнім часом одним з основних напрямів прикладних досліджень у цій галузі є нечітке моделювання. Нечітке моделювання виявляється особливо корисним, коли під час опису економічної системи чи бізнес-процесу присутня невизначеність, яка ускладнює або навіть виключає можливість використання точних кількісних методів і підходів. Зокрема, невизначеність може стосуватися таких аспектів модельних представлень: неясність та нечіткість опису границі системи або окремих її станів, невизначеність появи тих чи інших подій, неповнота уявлення про систему у зв’язку з розв’язанням проблем, що погано формалізуються, тощо. Нечітка логіка, яка є основою реалізації методів нечіткого моделювання, більш природньо описує характер людського мислення і хід його міркувань, ніж традиційні формально–логічні системи. Саме тому використання математичних методів для представлення нечіткої інформації дозволяє будувати моделі, які найбільш адекватно відображають різні аспекти невизначеності, що постійно присутня в складних економічних системах. | uk_UA |
| dc.language.iso | uk | uk_UA |
| dc.publisher | Вісник Хмельницького національного університету 2012, № 2, Т. 1 | uk_UA |
| dc.relation.ispartofseries | Вісник Хмельницького національного університету 2012, № 2, Т. 1; | - |
| dc.subject | моделювання бізнес процесів; теорія нечітких множин; сучасні інформаційні ситеми; | uk_UA |
| dc.title | Моделювання бізнес-процесів в економіці з застосуванням теорії нечітких множин у середовищі MATLAB | uk_UA |
| dc.title.alternative | Моделювання бізнес-процесів в економіці з застосуванням теорії нечітких множин у середовищі MATLAB | uk_UA |
| dc.type | Article | uk_UA |
| dc.rights.holder | Гарматій Н.М.;Кареліна О.В. | uk_UA |
| dc.coverage.placename | Хмельницький національний університет | uk_UA |
| dc.subject.udc | 004:371.213.8 | uk_UA |
| dc.relation.references | 1. Заде Л. Понятие лингвистической переменной и его применение к принятию приближенных ешений / Заде Л. – М. : Мир, 1976. – 165 c. 2..Леоненков А.В. Нечеткое моделирование в среде MATLAB и fuzzy TECH. СПб. : БХВ / А.В.Леоненков -Петербург, 2005. – 736. 3.Ротштейн А.М Медицинская диагностика на нечеткой логике / Ротштейн А.М. – Винница : Континент-Прим,1996. – 132 с. 4.Ротштейн А.П. Идентификация нелинейных объектов нечеткими базами знаний / А.П. Ротштейн, Кательников Д.И. // Кибернетика и системный анализ. – 1998. – № 5. – С. 53–61. 5. Mamdani, E.H. Application of fuzzy algorithms for the control of asimple dynamic plant / E.H. Mamdani // Proc. IEEE 121, 1974. – P. 1585–1588. 6. Sugeno, M. Industrial applications of fuzzy control / M. Sugeno, ed. – North-Holland, Amsterdam, 1985. – 269 p. 7.Державна служба статистики України [Електронний ресурс]. - Режим доступу : http://www.ukrstat.gov.ua/. | uk_UA |
| dc.identifier.citationen | The flawed functioning of economic systems at the present stage of the development of international cooperation requires the use of the most promising methods and areas of research in the field of simulation of complex systems. Recently, one of the main areas of applied research in this area is fuzzy simulation. Fuzzy simulation is particularly useful when there is uncertainty in the description of the economic system or business process that complicates or even precludes the use of precise quantitative methods and approaches. In particular, uncertainty may relate to such aspects of model representations: ambiguity and obscurity of the description of the boundary of the system or its individual states, uncertainty about the occurrence of certain events, incomplete presentation of the system in connection with the solution of poorly formalized problems, etc. Fuzzy logic, which is the basis of the implementation of methods of fuzzy simulation, more naturally describes the nature of human thinking and the course of his reasoning than the traditional formal-logical systems. That is why the use of mathematical methods for the presentation of fuzzy information allows us to construct models that most adequately reflect the various aspects of uncertainty that is constantly present in complex economic systems. | uk_UA |
| dc.coverage.country | UA | uk_UA |
| Розташовується у зібраннях: | Зібрання статей | |
Файли цього матеріалу:
| Файл | Опис | Розмір | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| 208-215.pdf | 510,04 kB | Adobe PDF | Переглянути/відкрити |
Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.