Розробка нечітких експертних методів числової оцінки об’єкта для задач прогнозування

Автор(и)

  • Oksana Mulesa ДВНЗ "Ужгородський національний університет", пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000, Україна https://orcid.org/0000-0002-6117-5846
  • Fedir Geche ДВНЗ "Ужгородський національний університет" пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000, Україна https://orcid.org/0000-0002-4757-9828

DOI:

https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.70515

Ключові слова:

нечітка задача числової оцінки об’єкта, евристика, експерт, прогнозування часових рядів

Анотація

Розглядається задача числової оцінки об’єкта в нечіткій постановці. Запропоновано евристичні правила визначення колективної числової оцінки об’єкта, які дозволяють врахувати ступені впевненості експертів у їх оцінках. Побудовано модель задачі прогнозування часових рядів як задачі визначення числової оцінки об’єкта. Розроблено метод визначення прогнозних значень часових рядів з використанням результатів експертних опитувань.

Біографії авторів

Oksana Mulesa, ДВНЗ "Ужгородський національний університет", пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000

Кандидат технічних наук, доцент

Кафедра кібернетики і прикладної математики

Fedir Geche, ДВНЗ "Ужгородський національний університет" пл. Народна, 3, м. Ужгород, Україна, 88000

Доктор технічних наук, професор, завідувач кафедри

Кафедра кібернетики і прикладної математики

Посилання

  1. Voloshin, A. F., Antosyak, P. P. (2006). Problems of collective socially significant decisions. In XII-th International Conference, 153.
  2. Kaliszewski, I., Podkopaev, D. (2016). Simple additive weighting – A metamodel for multiple criteria decision analysis methods. Expert Systems with Applications, 54, 155–161. doi: 10.1016/j.eswa.2016.01.042
  3. Voloshin, O., Panchenko, M. (2003). The System of Quality Prediction on the Basis of a Fuzzy Data and Psychography of the Experts. Avaliable at: http://hdl.handle.net/10525/946
  4. Larichev, O. I. (2002). Properties of the decision-making methods in multicriteria problems of individual choice. Automatic. Telemekh., 2, 146–158.
  5. Antosiak, P. P., Voloshin, O. F. (2011). Indirect approach of determination of collective alternative ranking on the basis of fuzzy expert judgements. Information technologies & knowledge, 168.
  6. Voloshyn, A., Gnatienko, G., Drobot, E. (2003). Fuzzy membership functions in a fuzzy decision making problem. Avaliable at: http://hdl.handle.net/10525/943
  7. 7. Hettiarachchi, C., Do, H., Choi, B. (2016). Risk-based test case prioritization using a fuzzy expert system. Information and Software Technology, 69, 1–15. doi: 10.1016/j.infsof.2015.08.008
  8. Korchenko, O. G., Hornitskyy, D. A., Zaharchuk, T. G. (2010). Research priori estimation methods to implement an expert examination in the field of information security. Data Protection, 12 (4 (49)). Available at: http://jrnl.nau.edu.ua/index.php/ZI/article/view/1976/1967
  9. Janssen, J., Stoyanov, S., Ferrari, A., Punie, Y., Pannekeet, K., Sloep, P. (2013). Experts' views on digital competence: Commonalities and differences. Computers & Education, 68, 473–481. doi: 10.1016/j.compedu.2013.06.008
  10. Snityuk, V. E. (2000). Models and methods of determining the competence of experts on the basis of unbiasedness axiom. News CHІTІ, 4, 121–126.
  11. Kolpakova, T. A. (2011). Determination of the competence of experts in making group decisions. Radіoelektronіka, computer science, upravlіnnya, 1 (24), 40–43.
  12. Chang, Y., Kim, C. S., Park, J. Y. (2016). Nonstationarity in time series of state densities. Journal of Econometrics, 192 (1), 152–167. doi: 10.1016/j.jeconom.2015.06.025
  13. Geche, F., Mulesa, O., Myronyuk, I., Vashkeba, M. (2015). Forecasting quantitative characteristics of officially registered hiv-infected persons in the region. Technology audit and production reserves, 4 (2 (24)), 34–39. doi: 10.15587/2312-8372.2015.47907
  14. Mulesa, O. Yu. (2015). Methods of considering the subjective character of input data in voting. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 1 (3 (73)), 20–25. doi: 10.15587/1729-4061.2015.36699
  15. Geche, F. E., Mulesa, O. Yu., Geche, S. F., Vashkeba, M. M. (2015). Development of synthesis method of predictive schemes based on basic predictive models. Technology audit and production reserves, 3 (2 (23)), 36–41. doi: 10.15587/2312-8372.2015.44932
  16. HIV infection in Ukraine. Newsletter № 43 (2015). Kyiv, Health of Ukraine, Ukr. control center for socially dangerous diseases, 109.

##submission.downloads##

Опубліковано

2016-06-21

Як цитувати

Mulesa, O., & Geche, F. (2016). Розробка нечітких експертних методів числової оцінки об’єкта для задач прогнозування. Eastern-European Journal of Enterprise Technologies, 3(4(81), 37–43. https://doi.org/10.15587/1729-4061.2016.70515

Номер

Том 3 № 4(81) (2016): Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Розділ

Математика та кібернетика - прикладні аспекти

Ліцензія

Авторське право (c) 2016 Оксана Юріївна Мулеса, Fedir Geche

Creative Commons License

Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Закріплення та умови передачі авторських прав (ідентифікація авторства) здійснюється у Ліцензійному договорі. Зокрема, автори залишають за собою право на авторство свого рукопису та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons CC BY. При цьому вони мають право укладати самостійно додаткові угоди, що стосуються неексклюзивного поширення роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом, але за умови збереження посилання на першу публікацію статті в цьому журналі.

Ліцензійний договір – це документ, в якому автор гарантує, що володіє усіма авторськими правами на твір (рукопис, статтю, тощо).
Автори, підписуючи Ліцензійний договір з ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР», мають усі права на подальше використання свого твору за умови посилання на наше видання, в якому твір опублікований. Відповідно до умов Ліцензійного договору, Видавець ПП «ТЕХНОЛОГІЧНИЙ ЦЕНТР» не забирає ваші авторські права та отримує від авторів дозвіл на використання та розповсюдження публікації через світові наукові ресурси (власні електронні ресурси, наукометричні бази даних, репозитарії, бібліотеки тощо).
За відсутності підписаного Ліцензійного договору або за відсутністю вказаних в цьому договорі ідентифікаторів, що дають змогу ідентифікувати особу автора, редакція не має права працювати з рукописом.
Важливо пам’ятати, що існує і інший тип угоди між авторами та видавцями – коли авторські права передаються від авторів до видавця. В такому разі автори втрачають права власності на свій твір та не можуть його використовувати в будь-який спосіб.