Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13839
Название: | Нейромережева метода оцінки ризиків у системах із невизначеними входами |
Авторы: | Азархов, Олександр Azarkhov, Oleksandr Волошин, В’ячеслав Voloshyn, Viacheslav |
Ключевые слова: | невизначеність біфуркація ризик прогнозування ризиків подія управління проектами нейронна мережа |
Дата публикации: | 2023 |
Издательство: | Національний університет «Одеська політехніка» |
Библиографическое описание: | Азархов, О. Нейромережева метода оцінки ризиків у системах із невизначеними входами / О. Азархов, В. Волошин // Сучасні технології біомед. інженерії = Modern technologies of biomedical engineering : матеріали ІІ Міжнарод. наук.-техн. конф., м. Одеса, 17−19 трав. 2023 р. / Нац. ун-т «Одес. політехніка». – Одеса, 2023. – С. 223–228. |
Краткий осмотр (реферат): | Робота присвячена питанням прогнозування ризиків в системах управління проектами, що впливають на безпеку житєдіяльності окремої людини і всього колективу. В якості варіанту, що враховує вплив суб’єктивних факторів при визначенні ризику в системах проект- менеджменту, пропонується використовувати аналітичні можливості нейронних мереж прямого поширення. Мережева модель, що створено, передбачає існування формули активації синапсів у вигляді біфуркаційних залежностей. Такий підхід, незважаючи на очевидні труднощі в навчанні такої нейронної мережі, дозволяє формалізувати її роботу в умовах невизначеності вхідних даних висловлювання для окремих нейронів. Запропоновано формулу обліку біфуркаційних залежностей при їх використанні в нейронних мережах прямого поширення. Показана сфера застосування такої залежності в навчальних моделях нейронної мережі прямого поширення. На прикладі системи управління проектами, для якої суб’єктивний фактор є очевидним, як з боку виконавців проекту, так і з боку замовника, показані можливості таких моделей для аналізу можливих ризиків, пов’язаних як зі створенням, так і з реалізацією проектів. При цьому виключається ризик втрати будь-яких факторів в кінцевому результаті, що призводять до появи ризикоутворюючих подій або сценаріїв. Показано, як можна вручну піти від проблем з навчанням мережі нейронів передбачуваної конфігурації, пов’язаних з існуванням невизначеностей в системі. Такий підхід може дати можливість знайти рішення в обраній області для широкого кола подібних проблем. |
URI (Унифицированный идентификатор ресурса): | http://dspace.opu.ua/jspui/handle/123456789/13839 |
Располагается в коллекциях: | MODERN TECHNOLOGIES OF BIOMEDICAL ENGINEERING = СУЧАСНІ ТЕХНОЛОГІЇ БІОМЕДИЧНОЇ ІНЖЕНЕРІЇ |
Файлы этого ресурса:
Файл | Описание | Размер | Формат | |
---|---|---|---|---|
стр 223-228.pdf | 455.59 kB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.