Preview

Цифровая трансформация

Расширенный поиск
№ 2 (2019)
Скачать выпуск PDF

ЭКОНОМИЧЕСКИЕ НАУКИ

5-12 126
Аннотация
В статье рассмотрены методы поддержки принятия решений для слабоструктурированных задач на основе создания лингвистической модели. Представлена типовая структура нечеткой модели. Рассмотрено создание нечеткой модели оценки качества проекта с содержательной интерпретацией входных (опыт проектировщика, процент совершенных им ошибок, универсальность, сложность проекта, качество исходных данных, время разработки) и выходной переменных (ошибка проекта). Описан косвенный вариант построения функций принадлежностей. Указаны блоки правил. Первый блок правил – рейтинг проектировщика ‒ позволяет учесть качество работы разработчика проекта и состоит из 36 правил нечетких продукций. Второй блок – оценка проекта ‒ содержит 81 правило нечетких продукций. С помощью среды fuzzyTECH 5.54d построены нечеткая модель и поверхности нечеткого вывода. В качестве средства дефазификации использован метод наилучшего компромисса. Полученные результаты указывают на экономию денежных средств за счет снижения производственных запасов на основе анализа качества проекта.
13-28 142
Аннотация
Проведено исследование готовности населения Беларуси к экономическому поведению на рынке электронного здравоохранения. Со стороны спроса сдерживающими факторами выступают низкая осведомленность о возможности использования услуг и товаров электронного здравоохранения, отсутствие навыков и опыта покупок и потребления данных товаров и услуг, убежденность в справедливости безвозмездности электронного здравоохранения. Побуждающими факторами могут являться отсутствие альтернатив электронному здравоохранению, возможность обучения получению услуг, гарантированность безопасности передачи данных.
29-35 190
Аннотация
В статье проанализирован опыт Белорусского национального технического университета (БНТУ) по формированию и развитию инновационной среды на примере создания высокотехнологичного производства изделий медицинского назначения. Выделены системообразующие элементы, факторы и механизмы развития инновационной среды учреждения высшего образования, функционирующего на основе модели «Университет 3.0». Рассмотрены миссии, функции, перспективные технологии и форматы реализации образовательной, научно-исследовательской и предпринимательской деятельности как подсистем внутренней инновационной среды учреждения высшего образования, а также направления взаимодействия с подсистемами внешней инновационной среды – государственного регулирования, финансирования, рынка. На основе системного подхода показана специфика эффективной инновационной среды, которая проявляется в синергии от взаимодействия ее элементов. Предложен механизм, обеспечивающий функциональную скоординированность между всеми видами деятельности «Университета 3.0» и субъектами внешней среды для достижения единой миссии.

ТЕХНИЧЕСКИЕ НАУКИ

36-45 116
Аннотация
В статье рассматриваются вопросы развития социума в условиях смены финишного, перед 4-й промышленной революцией, технологического уклада, связанного с развитием информационно- коммуникационных технологий (ИКТ) как одного из катализаторов устойчивого прогресса в развитии социальных и производственных отношений современного общества. Констатируется, что прогресс в области производственных отношений и технологий развивается по экспоненциальному закону, согласно которому на временной шкале этого развития, наступает так называемая точка технологической сингулярности, когда становится непредсказуемым путь развития т.н. машинного интеллекта. Рассматриваются различные сценарии поведения и использования искусственного интеллекта (ИИ) и его средств машинного обучения (МО) в негативных целях порабощения социума. Вместе с тем, последние исследования математиков доказывают, что возможности ИИ оказываются небеспредельными. Подобно человеческому разуму, ИИ ограничен парадоксами теории множеств. В связи с этим в развитии и применении ИКТ необходимо осуществлять тот интегральный уровень слияния ИКТ с эволюционным развитием личности и социума, который бы не привёл к тому, что процесс мышления человека будет подавлен услугами технократических средств
46-52 116
Аннотация
Настоящая статья посвящена изучению применения технологии text mining в научных исследованиях как одного из методов интеллектуального анализа текстовой информации в специализированных областях системы электронного правительства. Значимость работы объясняется тем, что в настоящее время в Республике Беларусь не существует исследований, аналогичных проведенному. Продемонстрировано применение программного пакета Rapid Miner и языка R как сред для глубинного анализа текста. Оптимальной формой изучения предметных онтологий признано так называемое концептуальное индексирование. Обозначены оптимальные подходы к его рассмотрению: формальный и лингвистический. Выявлены проблемы избыточности и многозначности слов. Разработка данной проблематики нацелена на согласование разрозненности русскоязычных и иноязычных терминологических систем специализированных онтологий на основе технологий искусственного интеллекта.
53-59 114
Аннотация
В данной работе представлен вариант применения искусственной нейронной сети (ИНС) для адаптивного обучения. Основная идея использования ИНС заключается в применении ее под конкретный учебный материал, чтобы по окончании изучения курса или его отдельной темы обучающийся мог без участия преподавателя определить не только свой уровень знаний, но и получить рекомендации, какой материал необходимо изучить дополнительно вследствие пробелов в изучаемых вопросах. Такой подход позволяет построить индивидуальную обучающую траекторию, значительно сократить время для изучения учебных дисциплин и повысить качество образовательного процесса. Обучение искусственной нейронной сети происходит по методу обратного распространения ошибки. Разработанная ИНС может быть применена для изучения любой учебной дисциплины с различным количеством тем и контрольных вопросов. Результаты исследований внедрены и апробированы в авторской разработке – адаптивной обучающей системе CATS
60-68 130
Аннотация

Рассмотрена и исследована возможность применения нейронных сетей при решении задачи прогнозирования временных рядов. Для этого было осуществлено обучение нейронной сети для различных рядов с предварительным подбором оптимального набора гиперпараметров. Проведён сравнительный анализ полученной нейросетевой прогностической модели c линейной регрессией и авторегрессией, построенными методом наименьших квадратов. Выявлены условия, влияющие на точность и устойчивость результатов нейронной сети. 



Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 2522-9613 (Print)
ISSN 2524-2822 (Online)