Импортозамещение в сфере компьютерной техники: насколько успешны принимаемые меры?

Συγγραφείς: Lipina, Ekaterina D.

Θεματικοί όροι: СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, СИНТЕТИЧЕСКИЙ КОНТРОЛЬ, IMPORT SUBSTITUTION, SYNTHETIC CONTROL, SCENARIO FORECASTING, ИМПОРТОЗАМЕЩЕНИЕ, IMPACT ASSESSMENT, ОЦЕНКА ВОЗДЕЙСТВИЯ, DS ARDL, ФОНД РАЗВИТИЯ ПРОМЫШЛЕННОСТИ, INDUSTRIAL DEVELOPMENT FUND

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://elar.urfu.ru/handle/10995/145141

Scenario forecasting of the socio-economic consequences of the COVID-19 pandemic in Russian regions

Συγγραφείς: Naumov, I. V., Krasnykh, S. S., Otmakhova, Yu. S.

Πηγή: R-Economy. 8:5-20

Θεματικοί όροι: 空间相关分析, 1. No poverty, SCENARIO FORECASTING, COVID-19, ARIMA-ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, 动态预测, ПРОСТРАНСТВЕННЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ, 15. Life on land, 16. Peace & justice, РЕГРЕССИОННЫЙ АНАЛИЗ, 回归分 析, 3. Good health, СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, REGRESSION ANALYSIS, ARIMA FORECASTING, 13. Climate action, 11. Sustainability, 8. Economic growth, ARIMA预测, SPATIAL CORRELATION ANALYSIS

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://elar.urfu.ru/handle/10995/110597

Models and effects of the development of the higher education services market

Πηγή: Экономика и предпринимательство. :72-77

Θεματικοί όροι: высшие учебные заведения, higher educational institutions, 4. Education, сценарное прогнозирование, services sector, scenario forecasting, сфера услуг, математические модели, mathematical models

Моделирование социально-экономического развития городских агломераций: выпускная квалификационная работа магистра

Θεματικοί όροι: urban agglomerations, сценарное прогнозирование, регрессионный анализ, моделирование, кластеризация, городские агломерации, spatial autocorrelation, закон ципфа, regression analysis, clustering, zipfs law

Интегрированная система управления промышленным предприятием как цифровая экосистема

Θεματικοί όροι: сценарное прогнозирование, цифровые идентификационные модели, цифровая экосистема, ассоциативный поиск, предиктивное моделирование

Methods to Forecast Transport Systems Development under Modern Conditions ; Методы прогнозирования развития транспортных систем в современных условиях

Συγγραφείς: A. N. Kiselenko, E. Yu. Sundukov, N. A. Tarabukina, А. Н. Киселенко, Е. Ю. Сундуков, Н. А. Тарабукина

Πηγή: World of Transport and Transportation; Том 20, № 3 (2022); 40-49 ; Мир транспорта; Том 20, № 3 (2022); 40-49 ; 1992-3252

Θεματικοί όροι: гибридные модели прогнозирования, forecasting methods, European and Ural Arctic, regression models, intelligent models, scenario forecasting, hybrid forecasting models, методы прогнозирования, Европейская и Приуральская Арктика, регрессионные модели, интеллектуальные модели, сценарное прогнозирование

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2294/4066; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2294/4067; Мачерет Д. А. О законе опережающего развития транспортной инфраструктуры // Экономика железных дорог. – 2018. – № 7. – С. 14−19. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=35249444. Доступ 27.05.2022.; Ван Кревельд М. Прозревая будущее: Краткая история предсказаний / Пер. с англ. Д. Панайотти. – М.: Новое литературное обозрение, 2022. − 320 с. ISBN 978-5-4448-1758-2.; Андронов А. М., Киселенко А. Н., Мостивенко Е. В. Прогнозирование развития транспортной системы региона: Монография. – Сыктывкар: КНЦ УрО РАН, 1991. – 178 с.; Петров М. Б., Кожов К. Б. Новые подходы к прогнозированию в целях управления развитием больших систем территориальной инфраструктуры // Инновационный транспорт. – 2017. – № 2 (24). – С. 3−10. DOI:10.20291/2311-164X-2017-2-3-10.; Борисов П. А., Виноградов Г. П., Семёнов Н. А. Интеграция нейросетевых алгоритмов, моделей нелинейной динамики и методов нечёткой логики в задачах прогнозирования // Известия российской академии наук. Теория и системы управления. – 2008. – № 1. – С. 78–84. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=9603710. Доступ 27.05.2022.; Киселенко А. Н. Информационные системы в управлении. – Сыктывкар: СГУ, 1996. – 86 с. ISBN 5-87237-141-1.; Киселенко А. Н. Прогнозирование и планирование в экономике. – Сыктывкар: КРАГСиУ, 2003. – 87 с. ISBN 5-93206-050-6.; Мачерет Д. А., Титов Р. А. Стратегическое планирование и экономическая оценка развития интермодальной транспортной инфраструктуры // Мир транспорта. – 2020. – Т. 18. – № 6. – С. 30−45. DOI:10.30932/1992-3252-2020-18-6-30-45.; Киселенко А. Н., Малащук П. А. Стратегическое планирование развития транспортной сети Европейской и Приуральской Арктики на федеральном уровне // Транспорт России: проблемы и перспективы – 2021: Материалы Международной науч.-практ. конференции 09–10 ноября 2021 г. – СПб: ИПТ РАН, 2021. – Т. 1. – С. 50−54. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=47983630 (полный текст сборника). Доступ 27.05.2022.; Саати Т., Кернс К. Аналитическое планирование. Организация систем. – М.: Радио и связь, 1991. – 224 с.; Линдгрен М., Бандхольд Х. Сценарное планирование: связь между будущим и стратегией / Пер. с англ. И. Ильиной. – М.: ЗАО «Олимп-Бизнес», 2009. – 233 с. ISBN 978-5-9693-0137-5. [Электронный ресурс]: https:// www.cfin.ru/management/strategy/plan/scenario.shtml. Доступ 27.05.2022.; Артамонов Б. В. Формирование сценариев при стратегическом управлении предприятием // Инновации в гражданской авиации. – 2015. – № 4. – С. 5−10. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=23238451. Доступ 27.05.2022.; Андреева Е. Л., Душин А. В., Игнатьева М. Н. и др. Сценарные подходы к реализации уральского вектора освоения и развития российской Арктики / Ответ. ред. Ю. Г. Лаврикова. – Екатеринбург: Институт эконо- мики УрО РАН, Издательство АМБ. – 2017. – 340 с. ISBN 978-5-94646-594-6.; Хайкин С. Нейронные сети: полный курс. – 2-е изд. / Пер. с англ. – М.: Издательский дом «Вильямс», 2006. – 1104 с. ISBN 5-8459-0890-6.; Брукшир Дж. Информатика и вычислительная техника. − 7-е изд. / Пер. с англ. Е. Мясникова, Е. Шика- рева. – СПб.: Питер, 2004. – 620 с. ISBN 5-94723-650-8.; Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети / Пер с англ. – Науч. ред. А. В. Андрейчиков, О. Н. Андрейчикова. – М.: ЛКИ, 2008. – 360 с. ISBN 978-5-382-00422-8 (рус.).; Саати Т. Л. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Пер. с англ. Р. Г. Вачнадзе. – М.: Радио и связь. – 1993. – 278 с.; Комков Н. И., Селин В. С., Цукерман В. А., Горячевская Е. С. Сценарный прогноз развития Северного морского пути // Проблемы прогнозирования. – 2016. – № 2. – C. 87–98. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=26389311. Доступ 27.05.2022.; Музлова Г. Порты Арктики: условия для роста грузооборота // Морские порты. 2021. – № 4. [Электрон- ный ресурс]: http://www.morvesti.ru/analitika/1688/90941/. Доступ 27.05.2022.; Киселенко А. Н., Малащук П. А., Сундуков Е. Ю. Оценка соответствия провозных и пропускных способностей транспортных путей Европейского и Приуральского Севера России потребностям Арктической транспортной системы // Проблемы развития территории. – 2019. – Вып. 3 (101). – С. 33–48. DOI:10.15838/ptd.2019.3.101.2.; Лукьянец А. С., Брагин А. Д. Оценка масштабов и перспектив влияния климатических рисков на социально-экономическое развитие России // Экономические и социальные перемены: факты, тенденции, прогноз. – 2021. – Т. 14. – № 6. – С. 197–209. DOI:10.15838/esc.2021.6.78.11.; Артамонов Б. В. Формирование сценарных композиций в условиях нестабильности рыночной конъюнктуры // Инновации в гражданской авиации. – 2016. – № 1. – С. 19–25. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=27196739. Доступ 27.05.2022.; Демидова Е. О. Проблемы разработки модели процесса стратегического сценарного прогнозирования и планирования развития предпринимательских структур // Управление экономическими системами: электронный научный журнал. – Кисловодск: Кисловодский институт экономики и права. – 2011. – № 8 (32). – С. 50. [Элект- ронный ре сурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=17805187. Доступ 27.05.2022.; Schwartz, P. P. The Art of the Long View: Planning for the Future in an Uncertain World. New-York, 1991, 238 р.; Соловьёва Т. В., Чефранов С. Г. Разработка алгоритма сценарного управления региональным развитием // Новые технологии. – 2011. – № 1. – С. 130–135. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=16213551. Доступ 27.05.2022.; Бухаров Н. М. Управление человеко-машинными комплексами на основе гибридного интеллекта // Автореферат на соискание учёной степени доктора технических наук. – М., 2011. – 43 с. [Электронный ресурс]: https://new-disser.ru/_avtoreferats/01005089164.pdf. Доступ 27.05.2022.; Китова О. В., Дьяконова Л. П., Савинова В. М. Система гибридных моделей прогнозирования для ситуационных центров региональных органов управления и их применение в образовании // Вестник РЭУ им. Г. В. Плеханова. – 2017. – № 5 (95). – С. 126–134. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=30554038. Доступ 27.05.2022.; Киселенко А. Н., Сундуков Е. Ю. Оптимистический и пессимистический сценарии формирования транспортных подходов к Арктической транспортной системе на основе достижения целевых показателей // Мир транспорта. – 2020. – Том 18. – № 6. – С. 46–62. DOI: https://doi.org/10.30932/1992-3252-2020-18-6-46-62.; Селин В. С., Селин И. В. Тенденции развития арктических морских портов // Север и рынок: формирование экономического порядка. – 2018. – № 1 (57). – С. 55–66. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=35134601. Доступ 27.05.2022.; Лапин Н. С. Северный морской путь как международная транспортная магистраль // Вестник академии. – 2020. – № 3. – С. 111-126. [Электронный ресурс]: https://elibrary.ru/item.asp?id=44310264. Доступ 27.05.2022.; Артамонов Б. В. Особенности формирования стратегических моделей управления // Инновации в гражданской авиации. – 2016. – № 4. – С. 17–22. [Электронный ресурс]: https://www.elibrary.ru/item.asp?id=28278954. Доступ 27.05.2022.; Киселенко А. Н. О методологии функционирования и прогнозирования развития транспортной сети Европейской и Приуральской Арктики // Проблемы развития транспортной инфраструктуры северных территорий. – Вып. 4. – Сборник статей IV всероссийской науч.-практ. конф. – 23–24 апреля 2021 года. – Котлас: Котласский филиал ГУМРФ им. адмирала С. О. Макарова, 2021. – С. 8–14. ISBN 978-5-906619-85-3.; https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2294

Διαθεσιμότητα: https://mirtr.elpub.ru/jour/article/view/2294
https://doi.org/10.30932/1992-3252-2022-20-3-5

Методика сценарного прогнозирования при принятии решений о стратегии развития региона

Συγγραφείς: Белецкая, И. Ю.

Θεματικοί όροι: экономика, региональная экономика, стратегия развития, регион, базы данных, информация, верификация, риск, сценарное прогнозирование

Relation: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/53614

Διαθεσιμότητα: http://dspace.bsu.edu.ru/handle/123456789/53614

Моделирование рынков жилой недвижимости крупнейших городов России

Συγγραφείς: Yasnitsky, L. N., Yasnitsky, V. L., Alekseev, A. O.

Πηγή: Экономика региона, Vol 18, Iss 2 (2022)

Θεματικοί όροι: MARKET VALUE, RESIDENTIAL PROPERTY, РЫНОК НЕДВИЖИМОСТИ, НАЛОГООБЛОЖЕНИЕ, CONSTRUCTION BUSINESS, mass appraisal, market value, real estate market, residential property, taxation, forecasting, construction business, neural network, scenario forecasting, price zones, ЦЕНОВЫЕ ЗОНЫ, НЕЙРОННАЯ СЕТЬ, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, SCENARIO FORECASTING, NEURAL NETWORK, СТРОИТЕЛЬНЫЙ БИЗНЕС, PRICE ZONES, MASS APPRAISAL, СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, Regional economics. Space in economics, МАССОВАЯ ОЦЕНКА, FORECASTING, HT388, ЖИЛАЯ НЕДВИЖИМОСТЬ, РЫНОЧНАЯ СТОИМОСТЬ, REAL ESTATE MARKET, TAXATION

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: https://doaj.org/article/0c234509535940d0986d5e0b9ddd6d5a
http://elar.urfu.ru/handle/10995/127985

Combined Cognitive Model for Forecasting University Activities ; Комбинированная когнитивная модель прогнозирования деятельности университета

Συγγραφείς: A. A. Mikryukov, M. E. Mazurov, А. А. Микрюков, М. Е. Мазуров

Πηγή: Statistics and Economics; Том 19, № 2 (2022); 52-60 ; Статистика и Экономика; Том 19, № 2 (2022); 52-60 ; 2500-3925 ; 10.21686/2500-3925-2022-2

Θεματικοί όροι: нечеткое интервальное множество, scenario forecasting, ensemble of gray fuzzy cognitive maps, fuzzy interval set, сценарное прогнозирование, ансамбль серых нечетких когнитивных карт

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1620/1311; Аксельрод Роберт М. Структура решения: когнитивные карты политических элит. Принстон, Нью-Джерси: Princeton University Press, 1976. 404 с.; Ярушев С.А., Аверкин А.Н. Модульная система прогнозирования на основе нечетких когнитивных карт и нейронечетких сетей. В 7-й Всероссийской научно-практической конф. Нечеткие системы, мягкие вычисления и интеллектуальные технологии. Санкт-Петербург: Политехника – сервис, 2017. Т. 1. С. 180–189.; Кузнецов О.П. Когнитивное моделирование cлабополуструктурированных ситуаций [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://posp.raai.org/data/posp2005/Kuznetsov/kuznetsov.html.(Дата обращения: 12.10.2021).; Робертс Ф.С. Дискретные математические модели с приложениями к социальным, биологическим и экологическим проблемам. М.: Наука, 1986. 312 с.; Carvalho J.P., Tom J.A.B.: Rule-Based Fuzzy Cognitive Maps – Fuzzy Causal Relationships. Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation: Evolutionary Computing and Fuzzy Logic for Intelligent Control, Knowledge, and Information Retrieval, edited by M. Mohammadyan, IOS Press. 1999. С. 102–119.; Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой среде. М.: ИНПРО-РЭС, 1995. 228 с.; Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Родченко С.А. Исследование малоструктурных проблем социально-экономических систем: когнитивный подход. Ростов н/д: РГУ, 2006. 332 с.; Борисов В.В., Круглов В.В., Федулов А.С. Нечеткие модели и сети. 2-е изд. стереотипы. М.: Горячая линия – Телеком, 2015. 284 с.; Борисов В.В., Луферов В.С. Метод многомерного анализа и прогнозирования состояния сложных систем и процессов на основе нечетких когнитивных темпоральных моделей // Системы управления, связи и безопасности. 2020. № 2. С. 1–23.; Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps // International Journal of Man-Machine Studies. 1986. T. 24. С. 65–75.; Chun Yan Miao., Xue Hong Tao., Zhi Qi Shen., Zhi Qiang Liu. Transformation of cognitive maps // IEEE Transactions on Fuzzy Systems. 2010. Т. 18. № 1. С. 114–124.; Salmeron J.L., Palos-Sanchez P.R.: Uncertainty propagation in fuzzy grey cognitive maps with Hebbian-like learning algorithms // IEEE transactions on cybernetics. 2017. № 49(1). С. 211–220.; Соколов Г.А. Введение в регрессионный анализ и планирование регрессионных экспериментов в экономике. М.: Инфра-М, 2016. 352 с.; Микрюков А.А., Гаспарян М.С., Карпов Д.С. Разработка предложений по продвижению вуза в международном институциональном рейтинге QS на основе методов статистического анализа // Статистика и экономика. 2020. № 17(1). С. 35–43.; Терещенко О.В., Курилович Е.И., Князева И.А. Многомерный статистический анализ данных в социальных науках. Минск: БГУ, 2012. 239 с.; Авдеева З.К., Коврига С.В., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивный подход в управлении // Проблемы управления. 2007. Т. 3. С. 2–8.; Болотова. Л.С. Системы искусственного интеллекта: модели и технологии, основанные на знаниях. М.: Финансы и статистика, 2012. 664 с.; Международный рейтинг университетов QS World University Rankings [Электрон.ресурс]. Режим доступа: https://www.qs.com/ranking. (Дата обращения: 12.10.2021).; Zhou Z. –H. Ensemble Methods: Foundations and algorithms // Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition. 2012. С. 123–146.; Kuncheva L.I. Combining Pattern Classifiers: Methods and algorithms. Hoboken, NJ: JohnWiley&Sons, 2004. С. 96–111.; Терехов С.А. Блестящие комитеты умных машин. В IX Российской научно-технической конференции «Нейроинформатика-2007»: Лекции по нейроинформатике. М.: МИФИ, 2007. С. 11–42.; Воронцов К.В. Лекции по алгоритмическим композициям [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www.ccas.ru/voron/download/Composition.pdf. (Дата обращения: 16.10.2021).; Гончаров М. Модельные ансамбли [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://www.businessdataanalytics.ru/download/ModelEnsembles.pdf. (Дата обращения: 10.2021).; Боровиков В.П. Нейронные сети. Статистические нейронные сети. Методология и технологии современного анализа данных. 2-е изд.М.: Горячая линия – Телеком, 2008. 392 с.; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1620

Διαθεσιμότητα: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1620
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2022-2-52-60

Methodological Apparatus of Cognitive Modeling of Socio-Economic System (University) ; Методический аппарат когнитивного моделирования социально-экономической системы (университета)

Συγγραφείς: A. A. Mikryukov, M. E. Mazurov, А. А. Микрюков, М. Е. Мазуров

Συνεισφορές: Работа выполнена при финансовой поддержке ФГБОУ ВО «РЭУ им. Г. В. Плеханова».

Πηγή: Statistics and Economics; Том 19, № 4 (2022); 71-86 ; Статистика и Экономика; Том 19, № 4 (2022); 71-86 ; 2500-3925

Θεματικοί όροι: методический аппарат, scenario forecasting, cognitive map, methodological apparatus, сценарное прогнозирование, когнитивная карта

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1642/1323; Авдеева З.К, Коврига С.В., Макаренко Д.И., Максимов В.И. Когнитивный подход в управлении // Проблемы управления. 2007. № 3. С. 2–8.; Авдеева З. К., Коврига С. В. Подход к постановке задач управления на когнитивной модели ситуации для стратегического мониторинга // Управление большими системами. 2016. № 5. С. 120–146.; Пылькин А.Н., Крошилин А.В., Крошилина С.В. Проектирование систем поддержки принятия решений для оценки состояния здоровья пациентов в условиях неопределенности // Информатика и системы управления. 2010. № 4(26). C. 82–94.; Федулов А.С. Нечеткие реляционные когнитивные карты // Известия РАН. Теория и системы управления. 2005. № 1. С. 120–132.; Hajeck P., Prochazka O. Interval-Valued Fuzzy Cognitive Maps for Supporting Business Decisions // In Proceedings of IEEE International Conference on Fuzzy Systems. Vancouver, BC, Canada. 2016. С. 531–536.; Salmeron J.L. Modelling Grey Uncertainty with Fuzzy Grey Cognitive Maps // Expert Systems with Applications. 2010. Т. 37. № 12. С. 7581–7588.; Espinosa M.L., Depaire B., Vanhoof K. Fuzzy Cognitive Maps with Rough Concepts // Proc. of the 9th Intern. Conf. on Artificial Intelligence Applications and Innovations (AIAI’2013). Paphos, Greece. 2013. С. 527–536.; Papageorgiou E.I., Iakovidis D.K. Intuitionistic Fuzzy Cognitive Maps // IEEE Trans. on Fuzzy Systems. 2013. Т. 21. № 2. С. 342–354.; Carvalho J.P., Tome J.A.B. Rule Based Fuzzy Cognitive Maps: Fuzzy Causal Relations. In: Computational Intelligence for Modeling, Control and Automation: Evolutionary Computation & Fuzzy Logic for Intelligent Control, Knowledge Acquisition & Information Retrieval / Edited by M. Mohammadian, IOS Press. 1999.; Miao Y., Liu Z.-Q., Siew Ch.Y. Dynamical Cognitive Network – an Extension of Fuzzy Cognitive Map // IEEE Trans. on Fuzzy Systems. 2001. Т. 9. № 5. С. 760–770.; Кузенцов О.П. Когнитивное моделирование слабо структурированных ситуаций [Электрон. ресурс]. Режим доступа: http://posp.raai.org/data/posp2005/Kuznetsov/kuznetsov.html (Дата обращения: 20.10.2021).; Eden C. Cognitive mapping // European Journal of Operational Research. 1988. № 36. С. 1–13.; Абрамова Н.А., Коврига С.В. Некоторые критерии достоверности моделей на основе когнитивных карт // Проблемы управления. 2008. № 6. С. 23–33.; Абрамова Н.А., Коврига С.В. О рисках, связанных с ошибками экспертов и аналитиков // Проблемы управления. 2006. № 6. С. 60–67.; Kosko B. Fuzzy Cognitive Maps // International Journal of Man-Machine Studies. 1986. Т. 24. С. 65–75.; Силов В.Б. Принятие стратегических решений в нечеткой обстановке. М.: ИНПРО– РЕС, 1995.; Кизим Н.А., Хаустова В.Е. Особенности проверки моделей на основе когнитивных карт на устойчивость и достоверность. В кн. Современные подходы к моделированию сложных социально-экономических систем. Харьков: ФЛП Александрова К. М.; ИД «ИНЖЭК», 2011. 280 с.; Горелова Г.В., Захарова Е.Н., Гинис Л.А. Когнитивный анализ и моделирование устойчивого развития социально-экономических систем. Ростов-на-Дону: Ростовский государственный университет, 2005. 288 с.; Корнеев В.В., Ганеев А.Ф., Васютин С.В., Райх В.В. Базы данных. Интеллектуальная обработка информации. М.: Издательство политики, 2001. 496 с.; Борисов В.В., Бычков И.А., Дементьев А.В., Соловьев А.П., Федулов А.С. Компьютерная поддержка сложных организационно-технических систем. М.: Горячая линия – Телеком, 2002. 154 с.; Поспелов Д.А. Десять «горячих точек» в исследованиях по искусственному интеллекту // Интеллектуальные системы (МГУ). 1996. Т. 1. № 1(4). C. 47–56.; Леденёва Т.М., Моисеев С.А. Формализация свойств интерпретируемых лингвистических шкал и термов нечетких моделей // Прикладная информатика. 2012. № 4(40). С. 126–132.; Vallido A., Martin-Guerrero J.D., Lisboa P.J.G. Making machine learning models interpretable // Proc. of European Symposium on Artificial Neural Networks, Computational Intelligence and Machine Learning (25-27 April 2012, Bruges) Belgium: Bruges. 2012. С. 163–172.; Yoon B.S., Jetter A.J. Comparative analysis for Fuzzy Cognitive Mapping // Proc. of 2016 Portland Intern. Conf. on Management of Engineering and Technology (PICMET). 2016. С. 1897–190.; Özesmi U., Özesmi S. L. Ecological Models Based on People’s Knowledge: a Multi-Step Fuzzy Cognitive Mapping Approach // Ecological Modelling. 2004. № 176. С. 43–64.; Kosko B. Fuzzy Engineering. New Jersey: Prentice-Hall. 1997.; Aguilar J. Adaptive random fuzzy cognitive maps // Ibero-American Conference on Artificial Intelligence. Springer, Berlin, Heidelberg, 2002. С. 402–410.; Kosko B. Neural networks and fuzzy systems: A dynamical systems approach to machine intelligence. 1992. 290 p.; Koulouriotis D.E., Diakoulakis I.E., Emiris D.M. Learning fuzzy cognitive maps using evolution strategies: a novel schema for modeling and simulating high-level behavior // Proceedings of the 2001 Congress on Evolutionary Computation (IEEE Cat. No. 01TH8546). 2001. Т. 1. С. 364-371.; Аверкин А.Н., Ярушев С.А., Павлов В.Ю. Когнитивные гибридные системы поддержки принятия решений и прогнозирования // Программные продукты и системы. 2017. Т. 30. № 4. С. 632– 642. DOI:10.15827/0236-235X.030.4.632-642.; Ефремова Н.А., Аверкин А.Н., Ярушев С.А. Гибридные нечеткие когнитивные карты в задачах принятия решений и прогнозирования // Программные продукты, системы и алгоритмы. 2017. № 4. С. 1–9.; Кулинич А. Компьютерные системы моделирования когнитивных карт: подходы и методы // Проблемы управления. 2010. № 3. С. 2–16.; Mikryukov A., Mazurov M. The Task of Improving the University Ranking Based on the Statistical Analysis Methods. In: Hu Z., Petoukhov S., He M. (eds) Advances in Artificial Systems for Medicine and Education IV. AIMEE 2020 // Advances in Intelligent Systems and Computing. Springer, Cham. 2021. Т. 1315. DOI:10.1007/978-3-030-67133-4_6.; Коврига С.В., Телицына Т.А. О методе верификации когнитивных карт, основанном на частных критериях достоверности // XII Всероссийское совещание по проблемам управления ВСПУ-2014 (Москва, 16-19 июня). 2014. С. 4132–4143.; Гамазов И. Н., Терехов В. И. Анализ задач, возникающих при создании нечетких когнитивных карт [Электрон. ресурс]. Режим доступа: https://cyberleninka.ru/article/n/analizzadach-voznikayuschih-pri-sozdanii-nechetkihkognitivnyh-kart. (Дата обращения: 20.02.2022).; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1642

Διαθεσιμότητα: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1642
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2022-4-71-86

VOCATIONAL READAPTATION OF DEMOBOLIZED SERVICEMEN: SCENARIO FORECASTING OF THE FUTURE

Συγγραφείς: Горішня, K.

Πηγή: Вісник Національного університету оборони України; №2(60)2021; 24-30
Visnyk National Defence Unuversity of Ukraine; №2(60)2021; 24-30
Вестник Национального университета обороны Украины; №2(60)2021; 24-30

Θεματικοί όροι: lifetime, профессиональный опыт, професійний досвід, vocational experience, 16. Peace & justice, social and sociological readaptation, дезадаптация, сценарне прогнозування майбутнього, maladaptation, vocational readaptation of demobilized serviceman, фокус-групи, профессиональная реадаптация участника АТО/ООС, дезадаптація, фокус-группы, время жизни, професійна реадаптація учасника АТО/ООС, соціально-психологічна реадаптація, scenario forecasting of future, час життя, сценарное прогнозирование будущего, focus-groups, социально-психологическая реадаптация

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Σύνδεσμος πρόσβασης: http://visnyk.nuou.org.ua/article/view/229901

СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ФОРМИРОВАНИЯ КЛАСТЕРОВ РЕГИОНАЛЬНОГО РАЗВИТИЯ ХОЗЯЙСТВУЮЩИХ СУБЪЕКТОВ

Συγγραφείς: Родионов А.C.

Θεματικοί όροι: сценарное прогнозирование, кластеры, управление

Impact of Self-driving Cars for Urban Development ; Как беспилотный транспорт меняет облик наших городов?

Συγγραφείς: Зомарев, Алексей, Роженко, Мария

Πηγή: Foresight and STI Governance; Vol 14 No 1 (2020); 70-84 ; Форсайт; Том 14 № 1 (2020); 70-84 ; 2500-2597

Θεματικοί όροι: self-driving car, self-driving technology, urban environment, transportation policy, scenario forecasting, transportation and mobility management, Moscow, беспилотный автомобиль, беспилотные технологии, городская среда, транспортная политика, сценарное прогнозирование, управление транспортной мобильностью, Москва

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://foresight-journal.hse.ru/article/view/19342/16981; https://foresight-journal.hse.ru/article/view/19342/16982

Διαθεσιμότητα: https://foresight-journal.hse.ru/article/view/19342
https://doi.org/10.17323/2500-2597.2020.1.70.84

Моделирование региональной системы обращения с твердыми коммунальными отходами с учетом факторов экологической и экономической эффективности ; Modeling of the Regional System of Municipal Solid Waste Management, Taking into Account Environmental and Economic Efficiency Factors

Συγγραφείς: Гильмундинов, В. М., Рогачев, Н. С., Gilmindinov, Vadim M., Rogachev, Nikita S.

Θεματικοί όροι: твердые коммунальные отходы, обращение с отходами, переработка, захоронение, полигон, математическое программирование, сценарное прогнозирование, Новосибирская область, раздельный сбор отходов, экологическая и экономическая эффективность, municipal solid waste, waste management, processing, recycling, landfilling, mathematical programming, scenario forecasting, Novosibirsk region, separate waste collection, environmental and economic efficiency

Relation: Журнал Сибирского федерального университета. 2024 17(3). Journal of Siberian Federal University.Humanities & Social Sciences 2024 17(3); NHMCSS

Διαθεσιμότητα: https://elib.sfu-kras.ru/handle/2311/152706

СЦЕНАРИИ ИННОВАЦИОННОГО РАЗВИТИЯ РОССИЙСКИХ РЕГИОНОВ: ИНСТИТУЦИОНАЛЬНО-УПРАВЛЕНЧЕСКОЕ ИЗМЕРЕНИЕ

Συγγραφείς: Волков Юрий Григорьевич

Πηγή: Государственное и муниципальное управление, Vol 2019/2, Iss 2, Pp 35-40 (2019)

Θεματικοί όροι: регион, инновационное развитие, сценарный подход, сценарное прогнозирование, региональное управление, российское общество, инновационная стратегия, региональные ресурсы, Management. Industrial management, HD28-70

Relation: http://upravlenie.uriu.ranepa.ru/wp-content/uploads/2019/06/35-40-1.pdf; https://doaj.org/toc/2079-1690; https://doaj.org/article/0297f3ac2fba4b0ea2def831d80ae135

Διαθεσιμότητα: https://doi.org/10.22394/2079-1690-2019-1-2-35-40
https://doaj.org/article/0297f3ac2fba4b0ea2def831d80ae135

THE FORMING OF SCENARIOS OF STRATEGIC MANAEGMENT ; Формирование сценариев при стратегическом управлении предприятием

Συγγραφείς: B. V. Artamonov, Б. В. Артамонов

Πηγή: Civil Aviation High Technologies; № 214 (2015); 5-10 ; Научный вестник МГТУ ГА; № 214 (2015); 5-10 ; 2542-0119 ; 2079-0619 ; undefined

Θεματικοί όροι: сценарное прогнозирование, strategic management, scenario prognosis, стратегическое управление

Περιγραφή αρχείου: application/pdf

Relation: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/531/450; Артамонов Б.В. Стратегическое управление авиатранспортным производством. М.: ЛАРС, 2013. C. 283-294.; https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/531; undefined

Διαθεσιμότητα: https://avia.mstuca.ru/jour/article/view/531

ФОРМИРОВАНИЕ СЦЕНАРИЕВ ПРИ СТРАТЕГИЧЕСКОМ УПРАВЛЕНИИ ПРЕДПРИЯТИЕМ

Συγγραφείς: АРТАМОНОВ БОРИС ВЛАДИМИРОВИЧ

Θεματικοί όροι: БИЗНЕС-СИСТЕМА,СТРАТЕГИЧЕСКОЕ УПРАВЛЕНИЕ,СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/formirovanie-stsenariev-pri-strategicheskom-upravlenii-predpriyatiem
http://cyberleninka.ru/article_covers/16934025.png

МЕТОД ОЦЕНКИ СТРАТЕГИЙ РАЗВИТИЯ ГОРОДА

Συγγραφείς: Парыгин, Д.

Θεματικοί όροι: МЕТОД ОЦЕНКИ СТРАТЕГИИ,СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,КОГНИТИВНОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ,УПРАВЛЕНИЕ РАЗВИТИЕМ ГОРОДА,ПОДДЕРЖКА ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/metod-otsenki-strategiy-razvitiya-goroda
http://cyberleninka.ru/article_covers/15816135.png

Моделирование и сценарное прогнозирование внешней трудовой миграции в условиях вступления России в вто

Συγγραφείς: СТЕБУНОВА О.И.

Θεματικοί όροι: ВНЕШНЯЯ ТРУДОВАЯ МИГРАЦИЯ И ВТО,НЕТРАДИЦИОННЫЙ КОРРЕЛЯЦИОННЫЙ АНАЛИЗ,МОДЕЛИРОВАНИЕ И СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ,FOREIGN LABOR MIGRATION AND THE WTO,UNCONVENTIONAL CORRELATION ANALYSIS,MODELING AND SCENARIO FORECASTING

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/modelirovanie-i-stsenarnoe-prognozirovanie-vneshney-trudovoy-migratsii-v-usloviyah-vstupleniya-rossii-v-vto
http://cyberleninka.ru/article_covers/16360995.png

МЕТОДОЛОГИЧЕСКИЕ ОСНОВЫ УПРАВЛЕНИЯ ФОРМИРОВАНИЕМ И РАЗВИТИЕМ АГЛОМЕРАЦИЙ

Συγγραφείς: Минаев, Н., Волчкова, И.

Θεματικοί όροι: ИМИТАЦИОННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, СЦЕНАРНОЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, ИНДИКАТИВНОЕ ПЛАНИРОВАНИЕ, СОЦИАЛЬНО-ЭКОНОМИЧЕСКОЕ РАЗВИТИЕ, УПРАВЛЕНИЕ, ГОРОДСКАЯ АГЛОМЕРАЦИЯ

Περιγραφή αρχείου: text/html

Διαθεσιμότητα: http://cyberleninka.ru/article/n/metodologicheskie-osnovy-upravleniya-formirovaniem-i-razvitiem-aglomeratsiy
http://cyberleninka.ru/article_covers/15619337.png