05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ работе рассмотрены наиболее используемые методы и средства извлечения знаний с учетом оценки качества моделей в системах поддержки принятия решений. В научном и практическом плане исследованы возможности совместного эффективного использования экспертных систем, интеллектуального анализа данных (ИАД) и машинного логического вывода (МЛВ), что обеспечивает более глубокую обработку данных, учитывая существенные отличия баз данных (БД) и баз знаний (БЗ). БД является единицей информации несвязанной друг с другом сведениями, в то время как БЗ – не только связаны между собой, но и с понятиями окружающего мира, что дает возможность решать сложные многокритериальные задачи в различных предметных областях. В настоящее время все возрастающее внимание уделяется неройсетевым технологиям, обладающие способностью моделирования нелинейных процессов, работе с зашумленными данными, а также способностью к обучению и самообучению, извлекая из поступающей информации существенные особенности. В тоже время интеграция нейросетевых технологий и моделей искусственного интеллекта в единую гибридную систему вместе с методами логического вывода в виде иерархической последовательности структуры правил «Если-то» значительно улучшает понимание изучаемого процесса и качества представления получаемого результата. Тем не менее эти методы и средства извлечения знаний являются недостаточными если не использовать механизм нечеткого лингвистического вывода. Базовой характеристикой нечетких множеств является функция принадлежности, которая представляет собой обобщенную характеристику обычного множества. Для задания этой функции используются три типа форм – треугольная, трапецеидальная и гауссового типа и две основных процедуры – фазификация и дефазификация, что и рассмотрено на примере метода Мамдани. Наряду с изложенным наиболее перспективным направлением в этой области является алгоритм адаптивного усиления AdaBoost, где ограничение усиления за счет фильтрации состоит в применении подвыборки, контур которой есть обычный контур пакетного обучения, допускающий повторное использование данных обучения. Это и обеспечивает возможность работы со слабыми моделями, а в условиях гибридизации обуславливает повышение эффективности, усиливает классификаторы, объединенные в «комитет». Каждая следующая совокупность классификаторов строится по объектам неверно классифицированных предыдущими совокупностями. AdaBoost чувствителен к шуму в данных и выбросам и менее подвержен переобучению, что позволяет значительно уменьшить количество примеров и получать более качественный вывод в СППР
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ статье рассматриваются современные подходы к осуществлению миграции виртуальных машин между различными платформами виртуализации. Дана сравнительная характеристика инструментов осуществления миграции виртуальных нагрузок. Сделаны выводы о целесообразности применения различных подходов в зависимости от стоящей перед миграцией задачи и имеющихся ресурсов. Представлена авторская методика миграции виртуальных машин с платформы виртуализации VMware vSphere на платформу виртуализации Microsoft Hyper-V, позволяющая повысить скорость и надежность процесса миграции и существенно сэкономить на операционных издержках предприятия
-
Многокритериальный анализ альтернатив в решении задач по управлению человеческими ресурсами
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеЧеловеческие ресурсы в последнее время стали обоснованно приобретать все большую значимость. На сегодняшний день они, наряду с материальными, интеллектуально-информационными и финансовыми ресурсами, влияют на эффективность функционирования предприятий и организаций. Грамотная оценка человеческих ресурсов, четкое понимание способов взаимодействия с персоналом и развития кадрового потенциала – основа эффективной работы как кадровых отделов, так и организаций в целом. Сложность оценки человеческих ресурсов и кадрового потенциала обуславливает необходимость разработки инструментария, использование которого позволит упростить ее и обеспечить получение максимально четких рекомендаций и помощи в рамках принятия управленческих решений. Перспективным направлением реализации обозначенного инструментарий может стать разработка системы поддержки принятия решений, в рамках которой помимо прочего будет иметься возможность многокритериального анализа альтернатив. В связи с тем, что методов многокритериального анализа альтернатив, предназначенных сугубо для оценки человеческих ресурсов, не имеется, необходимо провести их тщательный анализ, основной целью которого является выявление наиболее подходящей базы для дальнейшей адаптации и развития. После проведения предварительных исследований, в качестве наиболее перспективных для решения поставленной задачи авторами были выбраны методы TOPSIS, MAUT, AHP и ELECTRE
-
Моделирование и диагностика синергичного взаимодействия научного работника с научным сообществом
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ статье представлены инновационные модели и методы диагностики синергичного взаимодействия научного работника с научным сообществом (социальной мегасредой). Известно, что взаимодействие научного работника с социальной мегасредой имеет два основных направления: научное сотрудничество и использование социокультурного потенциала научного сообщества; первое проявляется в виде совместных публикаций, второе – в виде научных цитирований. Также известно, что синергичное взаимодействие – взаимодействие, приводящее к повышению результативности деятельности (в соответствии со схемой “1+1>2”). В рамках статьи под синергичным взаимодействием научного работника с научным сообществом авторы понимают его исследовательскую деятельность, основанную на сотрудничестве, в силу которой получают результаты, невозможные без данного взаимодействия. Теоретическая значимость результатов настоящего исследования – в возможности дальнейшего развития социологии науки, а также дальнейшего развития моделей взаимодействия индивида с социальной средой; практическая значимость – в возможности анализа факторов успешности исследовательской деятельности научно-педагогических работников и коллективов (т.е. применения в мониторинге исследовательской деятельности)
-
Нейро-нечеткая модель управления инновационно-активным предприятием
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеРассматриваются концепция и принципы организации нейро-нечеткого управления инновационно-активным предприятием на основе интеллектуальных технологий и высокопроизводительных средств вычислений. Разработанная информационная модель обеспечивает оперативный контроль текущих ситуаций, обусловленных инновациями в сложных динамических условиях меняющейся рыночной конъюнктуры. Особое внимание обращено на решение проблемы планирования операций и выработки управляющих решений при реализации принципа конкуренции в условиях неопределенности и неполноты исходной информации. Разработанная программная реализация нечеткого ранжирования вариантов управляющих решений размещена в открытом доступе на портале ws-dss.com
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ статье рассматриваются общие принципы разработки программных приложений для генерирования и проверки практических заданий по математическим дисциплинам в среде разработки Visual Basic for Application. Описывается структура компьютерных программ, исследуются основные компоненты реализуемых макросов, приводятся алгоритмы основных процедур. Особое место уделяется проблемам идентификации обучающихся и защите генерируемых данных. Даны рекомендации по использованию разрабатываемых программ в учебном процессе
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеОдной из ключевых проблем, стоящих перед медициной, это своевременно вынесенный правильный диагноз. За все время существования медицины, человечество накопило немало знаний в этой области. По этим знаниям обучаются новые специалисты. Но информации настолько много, что своевременно найти в ней нужную иной раз не получается, а ведь это может очень дорого стоить человеку, пришедшему на прием к доктору. В этом специалисту приходит на помощь компьютер. Информационные технологии, обучение на информационных базах отлично справляются с задачей идентификации болезни и предоставлении наиболее подходящей информации
-
Подходы к разработке геймифицированных приложений
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеВ статье рассматриваются подходы к разработке геймифицированных приложений, правила проектирования их сценариев и принципы вовлечения пользователей в игровой процесс. Даны практические примеры для основных этапов проектирования приложений с полной или частичной геймификацией. Сделаны выводы о целесообразности использования смешанного подхода при разработке программного обеспечения с геймификацией и даны рекомендации для разработчиков и заказчиков по повышению коммерческой эффективности геймифицированного ПО
-
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеГеографические информационные системы в настоящее время считаются одними из наиболее технологичных способов наблюдений за природными процессами. Во многих отраслях геоинформационные системы нашли своё применение и показывают положительный эффект от внедрения. В данной статье рассматриваются особенности их применения в сфере деятельности особо охраняемых природных территорий. Приводится структура в соответствие с федеральным и региональным законодательством, а также количественные характеристики особо охраняемых природных территорий Краснодарского края. Описаны преимущества использования геоинформационные системы для особо охраняемых природных территорий
-
Применение нейронных сетей для подбора состава группы проекта
05.13.10 Управление в социальных и экономических системах (технические науки)
Краткое описаниеИсследование выполнено при финансовой поддержке РГНФ в рамках научно-исследовательского проекта РФФИ 17-02-00475-ОГН "Применение метаэвристических алгоритмов к решению прямых и обратных задач оптимизации управления пространственно распределёнными комплексами"). В статье рассмотрен вопрос автоматизированного подбора специалистов для выполнения проекта. В качестве решающего ядра системы предложено использовать искусственные нейронные сети. Рассмотрено несколько вариантов решения поставленной задачи с базовым вариантом на основе каскада из двух нейронных сетей