COMPARATIVE ANALYSIS OF NEURAL NETWORK MODELS FOR CLASSIFYING THE STATE OF TECHNOLOGICAL EQUIPMENT

Authors: Nazirjan Aripov, Muborakxon Otajonova

Subject Terms: Neural network models, classification, identification of technical condition, technological equipment, activation function, hidden signal, input signal, weighting coefficients, Нейросетевые модели, классификация, идентификация технического состояния, технологическое оборудования, функция активация, скрытый сигнал, входной сигнал, весовые коэффициенты

The objectification method of the weight coefficients for decision-making in multicriteria problems

Authors: D. S. Solovjev

Source: Научно-технический вестник информационных технологий, механики и оптики, Vol 23, Iss 1, Pp 161-168 (2024)

Subject Terms: метод, объективность, согласованность, весовые коэффициенты, принятие решений, оптимизация, многокритериальная задача, Information technology, T58.5-58.64

File Description: electronic resource

Relation: https://ntv.elpub.ru/jour/article/view/345; https://doaj.org/toc/2226-1494; https://doaj.org/toc/2500-0373

Access URL: https://doaj.org/article/da64345f284a41149ec9dde31a6900f8

Интегральная оценка эффективности адаптационных программ как инновационный подход в управлении персоналом ; Integral'naia otsenka effektivnosti adaptatsionnykh programm kak innovatsionnyi podkhod v upravlenii personalom

Authors: Ерёмкина Татьяна Викторовна, Чебоксарский институт (филиал) АНО ВО «Московский гуманитарно-экономический университет», Tatiana V. Eriomkina, Cheboksarskii institut (filial) ANO VO "Moskovskii gumanitarno-ekonomicheskii universitet", Ануфриева Елена Михайловна, Elena M. Anufrieva

Source: Innovative approaches to management in economic, technical and legal systems; 375-377 ; Инновационные подходы к управлению в экономических, технических и правовых системах; 375-377

Subject Terms: оценка эффективности, весовые коэффициенты, интегральная оценка, система адаптации персонала, субъективные, объективные показатели

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907965-42-3; https://phsreda.com/e-articles/10655/Action10655-116093.pdf; Латуха М.О. Оценка эффективности процесса адаптации: российская практика / М.О. Латуха // Справочник кадровика. – 2009. – №4. – С. 23–29.; Петрова Е.А. Методические подходы к оценке системы адаптации персонала / Е.А. Петрова // Вестник ВолГУ. – Экономика. – 2015. – №3. – С. 79–86.; https://phsreda.com/files/Books/10655/6752e0627fd85.jpg?req=116093; https://phsreda.com/article/116093/discussion_platform

Availability: https://phsreda.com/article/116093/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/10655/6752e0627fd85.jpg?req=116093

ИННОВАЦИОННЫЙ ПОТЕНЦИАЛ РЕГИОНА: КЛАСТЕРНЫЙ АНАЛИЗ РЕГИОНОВ РФ

Subject Terms: интегральная оценка, потенциальная функция, весовые коэффициенты, инновационный потенциал, potential function, кластерный анализ, innovative potential, weighting coefficients, integral assessment, cluster analysis

Matrix Approach for Modeling the Interrelationships of Business Processes and Organizational Structure of an Educational Institution ; Матричный подход для моделирования взаимосвязей бизнес-процессов и организационной структуры учреждения образования

Authors: E. A. Bushchyk, N. I. Listopad, Е. А. Бущик, Н. И. Листопад

Source: Digital Transformation; Том 30, № 2 (2024); 52-58 ; Цифровая трансформация; Том 30, № 2 (2024); 52-58 ; 2524-2822 ; 2522-9613

Subject Terms: автоматизация, business process, organizational structure, information system, matrix theory, weighting coefficients, optimization, automation, бизнес-процесс, организационная структура, информационная система, теория матриц, весовые коэффициенты, оптимизация

File Description: application/pdf

Relation: https://dt.bsuir.by/jour/article/view/848/318; Применение инструментов имитационного моделирования при оптимизации бизнес-процессов / А. Л. Миронова [и др.] // Экономика и управление народным хозяйством. 2020. № 11. С. 49–53.; Листопад, Н. И. Модель управления учебным процессом в учреждениях среднего специального образования / Н. И. Листопад, Е. А. Бущик // Цифровая трансформация. 2023. Т. 2, № 29. С. 52–59. http://dx.doi.org/10.35596/1729-7648-2023-29-2-52-59.; Переверзев, П. П. Применение матричного подхода для моделирования и анализа взаимосвязей структур предприятия / П. П. Переверзев // Международный научно-исследовательский журнал. 2015. Т. 41, № 10-1. С. 63–67.; Методы принятия управленческих решений / П. В. Иванов [и др.]; 2-е изд. испр. и доп. М.: Изд-тво Юрайт, 2022.; Переверзев, П. П. Моделирование и анализ архитектуры предприятия на основе матричного подхода / П. П. Переверзев // Образование и наука в современных условиях. 2015. Т. 5, № 4. С. 208–211.; https://dt.bsuir.by/jour/article/view/848

Availability: https://dt.bsuir.by/jour/article/view/848
https://doi.org/10.35596/1729-7648-2024-30-2-52-58

К вопросу о методике, порядке и критериях проверки и оценки качества проведения основных видов учебных занятий в военном учебном центре

Subject Terms: ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ, ОЦЕНКА КАЧЕСТВА ПРОВЕДЕНИЯ ЗАНЯТИЯ, ПРОВЕРЯЮЩИЙ, ИНТЕНСИВНОСТЬ ПРАКТИЧЕСКИХ ДЕЙСТВИЙ, ПРЕПОДАВАТЕЛЬ, ВИДЫ УЧЕБНЫХ ЗАНЯТИЙ, КОНТРОЛЬ УЧЕБНОГО ЗАНЯТИЯ, ПРОВЕРКА И ОЦЕНКА КАЧЕСТВА, ПРАКТИЧЕСКИЕ НАВЫКИ, ВОЕННЫЙ УЧЕБНЫЙ ЦЕНТР, ПОРЯДОК И КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ

File Description: application/pdf

Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/119339

Формирование системы показателей эффективности НИОКР: Development of a system of R & D performance indicators

Source: ИННОВАЦИИ. :26-29

Subject Terms: весовые коэффициенты, индекс производительности рабочей силы, эффективность, ранговая статистика

Assessment of the quality of the provision of medical services in the context of digitalization of healthcare (on the example of ANO Regional Medical CenterLotos)

Source: Экономика и предпринимательство. :820-825

Subject Terms: медицинская помощь, цифровизация здравоохранения, медицинская услуга, оценка качества оказания медицинских услуг, весовые коэффициенты, интегральный показатель качества медицинских услуг в медицинской организации, удовлетворенность пациента, ранжирование показателей, 3. Good health

PARAMETRIC SYNTHESIS OF А NON-STATIONARY AUTOMATIC CONTROL SYSTEM OF THE COURSE STABILITY OF THE CAR

Authors: Aleksandrov, Eugene, Aleksandrova, Tetiana, Kostianyk, Iryna, Morgun, Yaroslav

Source: Сучасні інформаційні системи, Vol 4, Iss 2 (2020)
Сучасні інформаційні системи; Том 4 № 2 (2020): Сучасні інформаційні системи; 51-59
Advanced Information Systems; Vol. 4 No. 2 (2020): Advanced Information Systems; 51-59
Современные информационные системы-Sučasnì ìnformacìjnì sistemi; Том 4 № 2 (2020): Современные информационные системы; 51-59

Subject Terms: адитивний функціонал якості, 629.76, Information theory, варьируемые параметры регулятора, варійовані параметри регулятора, non-stationary dynamic system, 0211 other engineering and technologies, вагові коефіцієнти адитивного функціоналу, 02 engineering and technology, weight coefficients of additive functional, QA76.75-76.765, нестационарная динамическая система, весовые коэффициенты аддитивного функционала, variable controller parameters, additive quality functional, динамічна точність системи курсової стійкості автомобіля, dynamic accuracy of the course stability system of the car, Computer software, Q350-390, нестаціонарна динамічна система, аддитивный функционал качества, динамическая точность системы курсовой устойчивости автомобиля

File Description: application/pdf

Access URL: http://ais.khpi.edu.ua/article/download/2522-9052.2020.2.10/204218
https://doaj.org/article/ddc97f9125fb400ea9a58cf9a0da5e22
http://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/51651
http://ais.khpi.edu.ua/article/view/2522-9052.2020.2.10

Exploring the efficiency of the combined application of connection pruning and source data pre­processing when training a multilayer perceptron

Authors: Galchonkov, Oleg, Nevrev, Alexander, Glava, Maria, Babych, Mykola

Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 2, № 9 (104) (2020): Information and controlling system; 6-13
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 2, № 9 (104) (2020): Информационно-управляющие системы; 6-13
Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 2, № 9 (104) (2020): Інформаційно-керуючі системи; 6-13

Subject Terms: UDC 681.3.07: 004.8, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, багатошаровий персептрон, нейронна мережа, проріджування, регуляризація, крива навчання, вагові коефіцієнти, 02 engineering and technology, многослойный персептрон, нейронная сеть, прореживание, регуляризация, кривая обучения, весовые коэффициенты, multilayer perceptron, neural network, pruning, regularization, learning curve, weight coefficients

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/200819/201907
https://www.neliti.com/publications/308601/exploring-the-efficiency-of-the-combined-application-of-connection-pruning-and-s
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/200819/201907
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/200819
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/200819

Разработка метода балльно-факторной оценки частоты реализации инициирующих пожароопасные ситуации событий для резервуаров сжиженных углеводородных газов на автогазозаправочных станциях: специальность 2.10.1. Пожарная безопасность

Subject Terms: подземный резервуар, весовые коэффициенты, опасный производственный объект, хранение веществ под давлением, коррозия, Безопасность жизнедеятельности человека, матрица парных сравнений, требования пожарной безопасности, метод парных сравнений, природные воздействия, Статистический анализ, надземная емкость, нормативная документация, система факторов, пожарный риск, условия эксплуатации, опрос экспертов, Пожары, дерево отказов, разгерметизация резервуара, нарушение инструкций по заправке, вероятность аварии, частота реализации событий, балльно-факторная функция, Автозаправочные станции, сжиженный углеводородный газ

ОЦЕНКА И ПРОГНОЗИРОВАНИЕ ПОТЕНЦИАЛЬНОЙ ПРОФЕССИОНАЛЬНОЙ КОМПЕТЕНТНОСТИ СПЕЦИАЛИСТОВ В ОБЛАСТИ ОХРАНЫ ТРУДА ПО ВХОДНЫМ КРИТЕРИЯМ: ASSESSMENT AND FORECASTING OF THE OCCUPATIONAL SAFETY SPECIALISTS’ POTENTIAL PROFESSIONAL COMPETENCE ACCORDING TO THE INPUT CRITERIA

Source: Вестник Научного центра ВостНИИ по промышленной и экологической безопасности.

Subject Terms: ПРОФЕССИОНАЛЬНАЯ КОМПЕТЕНОСТЬ, ВХОДНЫЕ КРИТЕРИИ ОЦЕНКИ, ASSESSMENT INPUT CRITERIA, WEIGHING COEFFICIENT, ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ, POINTS ATTRIBUTION METHOD, FORECASTING, 8. Economic growth, СПЕЦИАЛИСТ В ОБЛАСТИ ОХРАНЫ ТРУДА, OCCUPATIONAL SAFETY SPECIALIST, ПРОГНОЗИРОВАНИЕ, МЕТОД ПРИПИСЫВАНИЯ БАЛЛОВ, PROFESSIONAL COMPETENCE

Features of statistical methods application in rating construction ; Особенности применения статистических методов при построении рейтингов

Authors: V. I. Aleshnikova, T. A. Burtseva, E. S. Darda, E. M. Bogatyreva, В. И. Алешникова, Т. А. Бурцева, Е. С. Дарда, Э. М. Богатырева

Source: UPRAVLENIE / MANAGEMENT (Russia); Том 11, № 3 (2023); 69-77 ; Управление; Том 11, № 3 (2023); 69-77 ; 2713-1645 ; 2309-3633

Subject Terms: нормирование, regions rating, rating systems, integral meter, rating error, private ratings, weight coefficients, normalization, рейтинг регионов, рейтинговые системы, интегральный измеритель, ошибка рейтингования, частные рейтинги, весовые коэффициенты

File Description: application/pdf

Relation: https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/649/405; Алферова Т.В. Устойчивое развитие региона: подходы к отбору показателей оценки. Вестник Пермского университета. Серия: Экономика. 2021;15(4):494–511. https://doi.org/10.17072/1994-9960-2020-4-494-511; Андреев В.А. Конкурентоспособность региона и методика ее оценки. Ярославль: Издательство Ярославского университета; 2000. 15 c.; Березовская М., Райская Н., Френкель А., Горячева И. Агрегированный индекс – эффективный индекс инфляции. Вопросы статистики. 1996;12:22–25.; Бурцева Т.А., Ахмадов А.Р. Метод оценки влияния создания новой промышленной инфраструктуры на промышленное и социально-экономическое развитие регионов. Экономика науки. 2022;8(1):46–57. https://doi.org/10.22394/2410-132X-2022-8-1-46-57; Бурцева Т.А., Френкель А.А., Тихомиров Б.И., Сурков А.А. Интегральный индекс – эффективный инструмент измерения региональной производительности труда. Экономика труда. 2020;7(11):1085–1102. https://doi.org/10.18334/et.7.11.111086; Гришина И.В., Полынев А.О., Шкуропат А.В. Методика комплексной оценки социально-экономического положения регионов для мониторинга достижения национальных целей развития России до 2024 года. Препринт. 2021. http://dx.doi.org/10.2139/ssrn.3860786; Демидов Я.П. Теория и практика современного рейтингования: критические заметки. Экономический анализ: теория и практика. 2013;8(311):14–19.; Домнич Е.Л. О типичных рейтингах инновационного развития стран и регионов. Регионалистика. 2019;3(6):42–65. https://doi.org/10.14530/reg.2019.3.42; Жихарева А.К. Возможные проблемы применения региональных рейтингов. Управленческое консультирование. 2019;10:49–60.; Ковалев В.В. Методы оценки инвестиционных проектов: учеб. пособие. М.: Финансы и статистика; 2000. 144 с.; Райская Н.Н., Сергиенко Я.В., Френкель А.А. Рейтинг регионов по интегральному показателю инвестиционной привлекательности. Вопросы статистики. 2009;1:56–60.; Хамраева С.Н., Жаббарова Н.Ф. Сущность и преимущества рейтинговой системы оценки при анализе конкурентоспособности регионов. Экономика и социум. 2022;101(10–1):717–726.; Чистопольская Е.В., Щербань Е.Г. Формирование методики рейтинговой оценки комплексного социально-экономического развития муниципальных образований региона. Известия Саратовского университета. Серия: Экономика. Управление. Право. 2018;18(3):305–313. https://doi.org/10.18500/1994-2540-2018-18-3-305-313; Ascione F., De Masi R.F, Mastellone M., Vanoli G.P. Building rating systems: A novel review about capabilities, current limits and open issues. Sustainable Cities and Society. 2022;76. https://doi.org/10.1016/j.scs.2021.103498; Lu W., Chi B., Bao Zh., Zetkulic A. Evaluating the effects of green building on construction waste management: а comparative study of three green building rating systems// Building and Environment. 2019;155:247–256. https://doi.org/10.1016/j.buildenv.2019.03.050; Sprumont Y. Ranking by Rating. Theoretical Economics. 2018;13(1):1–18. https://doi.org/10.3982/TE2446; https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/649

Availability: https://upravlenie.guu.ru/jour/article/view/649
https://doi.org/10.26425/2309-3633-2023-11-3-69-77

Are Negative Weights in Combining Forecasts So Bad? ; Так ли плохи отрицательные веса в объединении прогнозов?

Authors: A. A. Surkov, А. А. Сурков

Source: Statistics and Economics; Том 20, № 4 (2023); 4-11 ; Статистика и Экономика; Том 20, № 4 (2023); 4-11 ; 2500-3925

Subject Terms: доля, forecasting, weight coefficients, share, прогнозирование, весовые коэффициенты

File Description: application/pdf

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1766/1357; Френкель А.А., Сурков А.А. Определение весовых коэффициентов при объединении прогнозов // Вопросы статистики. 2017. № 12. С. 3–15.; Surowiecki J. The wisdom of crowds. New York: Anchor books, 2005. 336 p.; Barnard G.A. New methods of quality control // Journal of the Royal Statistical Society. Ser A. 1963. № 126. С. 255–258.; Bates J.M., Granger C.W.J. The combination of forecasts // Operational Research Quarterly. 1969. № 20. С. 451–468.; Makridakis S., Spiliotis E., Assimakopoulos V. The M4 competition: Results, findings, conclusion and way forward // International Journal of Forecasting. 2018. № 34. С. 802–808.; Френкель А.А., Сурков А.А. Объединение прогнозов – эффективный инструмент повышения точности прогнозирования // Экономист. 2015. № 1. С. 44–56.; Armstrong J.S. Combining forecasts. A Handbook for Researchers and Practitioners. Dordrecht: Kluwer Academic Publisher, 2001. С. 417–439.; Winkler R.L., Clemen R.T. Sensitivity of weights in combining forecasts // Operations Research. 1992. № 40. С. 609–614.; Radchenko P., Vasnev A. L., Wang W. Too Similar to Combine? On Negative Weights in Forecast Combination // International Journal of Forecasting. 2023. № 39. С. 18–38.; Френкель А.А., Сурков А.А. Объединение прогнозов – эффективный инструмент повышения точности прогнозирования. М.: URSS. 2023. 200 с.; Granger C.W.J., Ramanathan R. Improved methods of combining forecasts // Journal of Forecasting. 1984. № 3. С. 197–204.; Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Использование методов гребневой регрессии при объединении прогнозов // Финансы: теория и практика. 2018. № 4. С. 6–17.; Jose V. R. R., Winkler R. L. Simple Robust Averages of Forecasts: Some Empirical Results // International Journal of Forecasting. 2008. № 24. С. 163–169.; Сурков А.А. Объединение экономических прогнозов с использованием экспертной информации // Статистика и экономика. 2019. № 5. С. 4–14.; Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации // Автоматика и телемеханика. 1992. № 11. С. 109–117.; Fan J., Zhang J., Yu K. Vast portfolio selection with gross-exposure constraints // Journal of the American Statistical Association. 2012. № 107. С. 592–606.; Френкель А.А. Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Пошаговая модификация метода объединения прогнозов Гренджера-Раманатхана // Вопросы статистики. 2018. № 6. С. 16–25.; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1766

Availability: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1766
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2023-4-4-11

Внедрение новой методики оценки финансовой устойчивости нефтегазовых предприятий в России ; The Need to Introduce A New Methodology for Assessing the Financial Stability of Oil And Gas Companies In Russia

Authors: Дорофеева, А. М., Лмин, Д. В., Dorofeeva, A., Lyamin, D.

Subject Terms: ФИНАНСОВАЯ УСТОЙЧИВОСТЬ, НЕФТЕГАЗОВЫЙ СЕКТОР, ESG-ФАКТОРЫ, МЕТОД СТРЕСС-ТЕСТИРОВАНИЯ, ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ, ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ, FINANCIAL STABILITY, OIL AND GAS SECTOR, ESG-FACTORS, STRESS TESTING METHOD, INTEGRAL INDICATOR, WEIGHTING COEFFICIENTS

File Description: application/pdf

Relation: Весенние дни науки ИнЭУ : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых. — Екатеринбург, 2025; https://elar.urfu.ru/handle/10995/146517

Availability: https://elar.urfu.ru/handle/10995/146517

Математическое моделирование весовых коэффициентов в оценке инвестиционной привлекательности предприятий ; Mathematical Modeling of Weight Coefficients in The Assessment of Enterprise Investment Attractiveness

Authors: Макаров, И. С., Новокрещенов, С. А., Makarov, I., Novokreshchenov, S.

Subject Terms: ИНВЕСТИЦИОННАЯ ПРИВЛЕКАТЕЛЬНОСТЬ, ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ, МЕТОД АНАЛИЗА ИЕРАРХИЙ, ИНТЕГРАЛЬНЫЙ ПОКАЗАТЕЛЬ, РЕЙТИНГОВАЯ ОЦЕНКА, МНОГОКРИТЕРИАЛЬНЫЙ АНАЛИЗ, МАТЕМАТИЧЕСКОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ, INVESTMENT ATTRACTIVENESS, WEIGHT COEFFICIENTS, ANALYTIC HIERARCHY PROCESS, INTEGRAL INDICATOR, RATING ASSESSMENT, MULTI-CRITERIA ANALYSIS, MATHEMATICAL MODELING

File Description: application/pdf

Relation: Весенние дни науки ИнЭУ : сборник докладов Международной конференции студентов и молодых ученых. — Екатеринбург, 2025; https://elar.urfu.ru/handle/10995/146521

Availability: https://elar.urfu.ru/handle/10995/146521

От простого метода к сложному и обратно (на примере расчётов весовых коэффициентов влияющих факторов) ; Ot prostogo metoda k slozhnomu i obratno (na primere raschiotov vesovykh koeffitsientov vliiaiushchikh faktorov)

Authors: Коробов Владимир Борисович, ФГБУН «Институт океанологии им. П.П. Ширшова» Российской академии наук, Vladimir B. Korobov, FGBUN "Institut okeanologii im. P.P. Shirshova" Rossiiskoi akademii nauk, Тутыгин Андрей Геннадьевич, ФГБУН «Федеральный исследовательский центр комплексного изучения Арктики им. академика Н.П. Лавёрова» Российской академии наук, Andrei G. Tutygin, FGBUN "Federal'nyi issledovatel'skii tsentr kompleksnogo izucheniia Arktiki im. akademika N.P. Laviorova" Rossiiskoi akademii nauk

Source: Psychological and Pedagogical Issues of Modern Education; 63-75 ; Психолого-педагогические вопросы современного образования; 63-75

Subject Terms: ранжирование, простые методы, сложные методы, весовые коэффициенты, расстановка, метод анализа иерархий, simple methods, complex methods, weights, placement, ranking, hierarchy analysis method

File Description: text/html

Relation: info:eu-repo/semantics/altIdentifier/isbn/978-5-907411-31-9; https://phsreda.com/e-articles/10279/Action10279-98779.pdf; Айвазян С.А. Прикладная статистика. Классификация и снижение размерности / С.А. Айвазян, В.М. Бухштабер, И.С. Енюков, Л.Д. Мешалкин. – М.: Финансы и статистика, 1989. – 607 с.; Гантмахер Ф.Р. Теория матриц / Ф.Р. Гантмахер. – М.: Наука, 1966. – 576 с.; Горохов В.Г. От простого к сложному: от классического естествознания к техническим наукам / В.Г. Горохов // Философия науки и техники. – 2013. – Т. 18 (1). – С. 10–29.; Иванцова Е.А. Методы оценки загрязнений окружающей среды / Е.А. Иванцова, Н.В. Герман, А.А. Тихонова. – Волгоград: Изд-во ВолГУ, 2018. – 86 с.; Коробов В.Б. Сравнительный анализ методов определения весовых коэффициентов «влияющих факторов» / В.Б. Коробов // Социология: методология, методы, математические модели. – 2005. – №20. – С. 54–73.; Коробов В.Б. Географическое обоснование создания транспортной инфраструктуры Тимано-Печорской нефтегазоносной провинции / В.Б. Коробов // Известия РАН. Серия: Географическая. – 2006. – №4. – С. 87–98.; Коробов В.Б. Некоторые проблемы применения экспертных методов на практике / В.Б. Коробов // Научный диалог. Серия: Естествознание. Экология. Науки о земле. – 2013. – №3 (15). – С. 94–108.; Коробов В.Б. Теория и практика экспертных методов: моногр. / В.Б. Коробов; под ред. Кочурова Б.И. – М.: НИЦ ИНФРА-М, 2019. – 281 с. – doi:org/10.12737/monography_5caee0067f1835.43206494.; Коробов В.Б. Классификационные методы решения эколого-экономических задач / В.Б. Коробов, А.Г. Тутыгин. – Архангельск: Поморский университет, 2010. – 310 с.; Коробов В.Б. Проблемы использования метода анализа иерархий и пути их решения / В.Б. Коробов, А.Г. Тутыгин // Экономика и управление. – 2016. – №8. – С. 60–65.; Коробов В.Б. Метод анализа иерархий и ранжирование влияющих факторов как альтернативные инструменты в социально-экономических исследованиях / В.Б. Коробов, А.Г. Тутыгин, Л.А. Чижова // Азимут научных исследований: экономика и управление. – 2020. – Т. 9, №3 (32). – С. 210–214.; Литвак Б.Г. Экспертные технологии в управлении / Б.Г. Литвак. – М.: Дело, 2004. – 400 с.; Мощенко И.Н. К выбору оценочной шкалы в методе анализа иерархий / И.Н. Мощенко, Е.В. Пирогов // Инженерный вестник Дона. – 2017. – №4 (47). – С. 96.; Орлов А.И. Организационно-экономическое моделирование: в 3 ч. Ч. 2: Экспертные оценки / А.И. Орлов. – М.: Изд-во МГТУ им. Н.Э. Баумана, 2009. – 2011. – 486 с.; Плаксин М.А. Механизм сокращения нагрузки на эксперта при применении метода анализа иерархий / М.А. Плаксин // Вестник Пермского университета. Серия: Математика. Механика. Информатика. – 2007. – №7 (12). – С. 64–70.; Саати Т. Принятие решений. Метод анализа иерархий / Т. Саати. – М.: Радио и связь, 1993. – 278 с.; Саати Т.Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети / Т.Л. Саати. – М: Книжный дом «Либроком», 2009. – 360 с.; Серёдкин К.А. О границах применимости метода аналитических сетей в задачах принятия решений в естественных науках / К.А. Серёдкин // Искусственный интеллект и принятие решений. – 2018. – №2. – С. 95–102.; Тутыгин А.Г. Функциональное распределение ресурсов в организационных системах / А.Г. Тутыгин, М.А. Амбросевич // Экономика и управление. – 2007. – №5. – С. 105–107.; Тутыгин А.Г. Преимущества и недостатки метода анализа иерархий / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов // Известия РПГУ им. А.И. Герцена. Серия: Естественные и точные науки. – 2010. – №122. – С. 108–115.; Тутыгин А.Г. Проблемы согласованности экспертных суждений в методе анализа иерархий / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов, Т.В. Меньшикова // Вестник гражданских инженеров. – 2019. – №5. – С. 291–297. – DOI 10.23968/1999-5571-2019-16-5-291-297.; Тутыгин А.Г. Комбинированный способ расчёта весовых коэффициентов в многофакторных экономических моделях / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов, Т.В. Меншикова // Вестник гражданских инженеров. – 2020. – №3 (80). – С. 221–228. – DOI 10.23968/1999-5571-2020-17-3-221-228.; Тутыгин А.Г. Бизнес-сообщество Русского Севера: модели поведения / А.Г. Тутыгин, В.Б. Коробов, Л.А. Чижова, К.О. Малинина. – Ростов н/Д: Легион-М, 2018. – 244 с.; Уилкинсон Д.Х. Алгебраическая проблема собственных значений / Д.Х. Уилкинсон. – М.: Наука, 1970. – 564 с.; Thurstone L.L. A law of comparative judgement // Psychological review. 1927. Vol. 34, no. 4. Pр. 273–286.; https://phsreda.com/files/Books/6108f463b0167.jpeg?req=98779; https://phsreda.com/article/98779/discussion_platform

Availability: https://phsreda.com/article/98779/discussion_platform
https://phsreda.com/files/Books/6108f463b0167.jpeg?req=98779

Подготовка экспертизы алгоритма действий должностных лиц государственной системы предупреждения и ликвидации чрезвычайных ситуаций при аварии на Белорусской атомной электростанции

Authors: Aleksandr F. Khudoleev

Source: Вестник Университета гражданской защиты МЧС Беларуси, Vol 3, Iss 4, Pp 438-445 (2019)

Subject Terms: весовые коэффициенты, HD49-49.5, 05 social sciences, экспертная оценка, временные показатели, Crisis management. Emergency management. Inflation, 0509 other social sciences, белорусская атомная электростанция, 7. Clean energy, экспертиза, 0505 law

Access URL: https://journals.ucp.by/index.php/jcp/article/download/326/275
https://doaj.org/article/d87b098f40074c3d858474cbc4ead9f5
https://journals.ucp.by/index.php/jcp/article/download/326/275
https://journals.ucp.by/index.php/jcp/article/view/326

Determination of the influence of the choice of the pruning procedure parameters on the learning quality of a multilayer perceptron

Source: Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Vol. 1 No. 9(115) (2022): Information and controlling system; 75-83
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Информационно-управляющие системы; 75-83
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 1 № 9(115) (2022): Інформаційно-керуючі системи; 75-83

Subject Terms: кривая обучения, классификация изображений, весовые коэффициенты, проріджування, neural network, прореживание, pruning, 0211 other engineering and technologies, вагові коефіцієнти, 02 engineering and technology, нейронная сеть, learning curve, многослойный персептрон, weight coefficients, 0202 electrical engineering, electronic engineering, information engineering, крива навчання, multilayer perceptron, багатошаровий персептрон, класифікація зображень, нейронна мережа, image classification

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/eejet/article/view/253103

Применение методов решения задач классификации для определения технологических параметров в САПР

Authors: Kondratiev, V. I.

Subject Terms: MODULE, ЗАГОТОВКА, SAMPLE, STAMPING, TRAINING, РАСЧЕТ, ВЫБОРКА, РАЗМЕР, ОБУЧЕНИЕ, PARAMETERS, DETAIL, КЛАСС, CALCULATION, МЕТОДИКА, PROGRAM, CAD, TECHNOLOGY, ГЕОМЕТРИЯ, ШТАМПОВКА, TECHNIQUE, GEOMETRY, ВЕСОВЫЕ КОЭФФИЦИЕНТЫ, ТЕХНОЛОГИЯ, CLASS, SIZE, ПРОГРАММА, BLANK, ДЕТАЛЬ, САПР, МОДУЛЬ, WEIGHT COEFFICIENTS, ПАРАМЕТРЫ

File Description: application/pdf

Access URL: http://elar.urfu.ru/handle/10995/108975