Перегляд за Автор "Volk, M."
Зараз показуємо 1 - 2 з 2
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Complexification methods of interval forecast estimates in the problems on short-term prediction(Технологічний центр, 2018) Romanenkov, Yuri; Danova, Mariia; Kashcheyeva, V.; Bugaienko, Oleg; Volk, M.; Karminska-Bielobrova, Marina; Lobach, OlenaВирішено завдання удосконалення методичної бази системи підтримки прийняття рішень у процесi короткострокового прогнозування показникiв організаційно-технічних систем шляхом розробки нових i адаптації існуючих методiв комплексування, здатних врахувати інтервальну невизначеність прогнозних оцінок. Актуальнiсть даного завдання обумовлена необхідністю врахування невизначеності первинної інформації, викликаної проявом НI-чинникiв. Проведений аналіз передумов i особливостей формалiзації невизначеності первинних даних в інтервальнiй формi, виявлені переваги iнтервального аналiзу для вирішення задачi комплексування інтервальних прогнозних оцінок. Викладено короткі відомості про базовий математичний апарат: iнтервальну арифметику та інтервальний аналiз. Вдосконалено методи комплексування прогнозних оцінок шляхом синтезу iнтервальних розширень, отриманих вiдповiдно до парадигми інтервального аналізу. В результатi досліджень встановлено, що введення аналiтичної функцiї переваг дозволило синтезувати модель комплексування в досить загальному виглядi, шляхом об'єднання в єдинiй формi класiв гiбридних i селективних моделей для генерації консолідованих прогнозiв на основi інтервальних прогнозних оцiнок. Це дозволяє отримувати комплексовані прогнози на основi інтервальних прогнозних оцінок, тим самим забезпечувати точність консолідованого короткострокового прогнозу. Проведено критичний аналіз запропонованих методiв i розроблено рекомендацiї щодо їх практичного використання. Сформульовано рекомендації щодо параметричного налаштування аналітичної функції переваг. На прикладi показано адаптивні властивості інтервальної моделі комплексування.Документ Organization of information support for business processes at aviation enterprises by means of ontological engineering(Технологічний центр, Українська державна академія залізничного транспорту, 2018) Shostak, Igor; Danova, Mariia; Romanenkov, Yuri; Bugaienko, Oleg; Karminska-Bielobrova, Marina; Volk, M.We propose using the deductive principle of inference, which takes into consideration child relations between concepts of a subject domain in the process of forming a reasoning chain and, thus, ensures correctness of knowledge, contained in an ontological system. In this case, an ontological system is directly the intelligence core of a decision support system for organization of business processes at an aviation enterprise. For implementation of the declared principle, three methods of knowledge manipulation in the environment of an ontological system were proposed: bottom-up, top-down and combined, which implies the alternating use of the first two methods. Application of the combined method gives the possibility to eliminate knowledge incompleteness and inconsistency. Formalization of inference process on the knowledge in the environment of an ontological system with the use of the proposed methods is based on a description of the internal relations between concepts, integrating a set of concepts and fields with the help of the language of operational semantics, as well as on the introduction of external relations that characterize structural relations of concepts, including hierarchical relations of aggregation and synthesis. The possibility of re-using, that is the multiple use of ontological information structures in making decisions on organization of business processes at aviation enterprises will make it possible to enhance efficiency of production decisions and their operative making. The obtained results create the methodological basis for the development of software of inference organization on knowledge directly in the environment of ontologies, which is proposed to use as part of the core of production DSS.