Search Results - "экспертная информация"

1

Academic Journal

Aspects of requirements elaboration to basic competences of a personality in the digital economy environment

Authors: Chusavitina, G.N., Kurzaeva, L.V., Zerkina, N.N., Davletkireeva, L.Z.

Source: Selected Papers of the XII International Scientific-Practical Conference Modern Information Technologies and IT- Education (SITITO 2017).

Subject Terms: Базовые компетенции цифровой экономики, экспертная информация, Competence of the digital economy, онтологическая модель, 4. Education, expert information, education (learning) outcomes, ontological model, результаты обучения

2

Academic Journal

Correction of regression model parameters based on expert information on changes in the significance of predictors in the background ; Корректировка параметров регрессионной модели на основе экспертной информации об изменении значимости предикторов на предыстории

Authors: Sergei Ivanovich Noskov, Daniel Evgenyevich Bayanov, Сергей Иванович Носков, Даниил Евгеньевич Баянов

Contributors: Federal State Budgetary Educational Institution of Higher Education IrGUPS, ФГБОУ ВО ИрГУПС

Source: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; Том 19, № 1 (2025); 11-19 ; Вестник СибГУТИ; Том 19, № 1 (2025); 11-19 ; 1998-6920 ; 10.55648/1998-6920-2025-19-1

Subject Terms: патентная активность, expert information, methods of mixed assessment and maximum consistency, patent activity, экспертная информация, методы смешанного оценивания и максимальной согласованности

File Description: application/pdf

Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/906/788; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/downloadSuppFile/906/56; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/downloadSuppFile/906/57; Adulaimi A. A. A. Traffic Noise Modelling Using Land Use Regression Model Based on Machine Learning, Statistical Regression and GIS // Energies, Basel, 2021. V. 14. № 16. 5095 p.; Shahabi H., Hashim M., Ahmad B. B. Remote sensing and GIS-based landslide susceptibility mapping using frequency ratio, logistic regression, and fuzzy logic methods at the central Zab basin // Iran. Environmental Earth Sciences, 2015. V. 73. pp. 8647–8668.; Nosek, Konrad. Schwarz Information Criterion Based Tests for a Change-Point in Regression Models // Statistical papers, Berlin, Germany, 2010. V. 51. pp. 915–929.; Wang, Liang-Jie. Landslide Susceptibility Mapping in Mizunami City, Japan: A Comparison between Logistic Regression, Bivariate Statistical Analysis and Multivariate Adaptive Regression Spline Models // Catena, Giessen, 2015. V. 135. pp. 271–282.; Yang, G., Zheng, C. Y., Zhai, X. Q. Influence analysis of building energy demands on the optimal design and performance of CCHP system by using statistical analysis. // Energy and Buildings, 2017. V. 153. pp. 297–316.; Zheng, J., Song, Z. Two-level independent component regression model for multivariate spectroscopic calibration // Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 2016. V. 155. pp. 160–169.; Shalabh, Garg, G., Misra, N. Consistent estimation of regression coefficients in ultrastructural measurement error model using stochastic prior information // Statistical Papers, Berlin, Germany, 2010. V. 51. pp. 717–748.; Fouad G., Skupin A., Tague C. L. Regional regression models of percentile flows for the contiguous United States: Expert versus data-driven independent variable selection // Journal of Hydrology. Regional Studies, 2018. V. 17. pp. 64-82.; Szymanowski, M., Kryza, M. Local regression models for spatial interpolation of urban heat island—an example from Wrocław // Theoretical and Applied Climatology, SW Poland, 2012. V. 108. pp. 53–71.; Дрейпер Н., Смит С. Прикладной регрессионный анализ. М.: Диалектика. 912 с.; Сизяков Н.П., Шестопалова О.Л. Прогнозирование соответствия характеристик космических средств предъявляемым требованиям на основе использования нечеткой регрессионной модели // Информация и космос. 2010. № 1. С. 133-135.; Бойко Н.С., Лошаков А.В. Прогнозирование показателей безопасности полётов с учётом внедрения управленческого решения на основе регрессионных моделей // Вестник Ульяновского государственного технического университета. 2022. № 2 (98). С. 74-76.; Геращенко И.П. Методы прогнозирования в регрессионных и адаптивных моделях при анализе динамических рядов // Математические структуры и моделирование. 2000. № 5. С. 140-154.; Головченко В.Б., Носков С.И. Выбор класса линейной по параметрам регрессии на основе экспертных высказываний // Кибернетика и системный анализ. 1992. № 5. С.109-115.; Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации // Автоматика и телемеханика. 1992. № 11. С.109-117.; Носков С.И. Построение линейной регрессии с учетом экспертной информации относительно сравнительной значимости переменных // Вестник Технологического университета. 2021. Т. 24. № 2. С. 83-86.; Носков С.И. Метод смешанного оценивания параметров линейной регрессии: особенности применения // Вестник Воронежского государственного университета. Серия: Системный анализ и информационные технологии. 2021. № 1. С. 126-132.; Носков С.И. Метод максимальной согласованности в регрессионном анализе // Известия Тульского государственного университета. Технические науки. 2021. № 10. С. 380-385.; Носков С.И., Пашков Д.В. Реализация конкурса регрессионных моделей эффективности интеллектуальной деятельности // Электронный сетевой политематический журнал «Научные труды КубГТУ». 2022. № 6. C. 40–51.; Шипицына Р.Е., Витвицкий Е.Е. Сравнение удобства использования программных продуктов при решении транспортной задачи линейного программирования: LPSolve IDE и Microsoft Excel // В сборнике: Образование. Транспорт. Инновации. Строительство. Сборник материалов V Национальной научно-практической конференции. Омск, 2022. С. 250-254.; Арсланов М.З. Математические модели задачи об упаковке единичных квадратов // Проблемы информатики. 2015. № 4 (29). С. 5-13.; Первун О.Е. Оптимизация и исследование задач линейного программирования средствами приложения R // Информационно-компьютерные технологии в экономике, образовании и социальной сфере. 2022. № 4 (38). С. 87-92.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/906

Availability: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/906
https://doi.org/10.55648/1998-6920-2025-19-1-11-19

View record from BASE

3

Academic Journal

The models of anthropogenic emergencies for decision support systems

Authors: Yakovenko, Vadim, Ulianovska, Yuliia, Yakovenko, Tetiana

Source: Східно-Європейський журнал передових технологій; Том 2, № 4 (104) (2020): Математика та кібернетика-прикладні аспекти; 30-37
Восточно-Европейский журнал передовых технологий; Том 2, № 4 (104) (2020): Математика и кибернетика-прикладные аспекты; 30-37
Eastern-European Journal of Enterprise Technologies; Том 2, № 4 (104) (2020): Mathematics and Cybernetics-applied aspects; 30-37

Subject Terms: emergency, fuzzy situation, expert information, decision support systems, 0211 other engineering and technologies, 02 engineering and technology, чрезвычайная ситуация, нечеткая ситуация, экспертная информация, системы поддержки принятия принятий, UDC 004.94, надзвичайна ситуація, нечітка ситуація, експертна інформація, системи підтримки прийняття рішень

File Description: application/pdf

Access URL: http://journals.uran.ua/eejet/article/download/201736/201884
https://www.neliti.com/publications/308623/the-models-of-anthropogenic-emergencies-for-decision-support-systems
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/201736
http://journals.uran.ua/eejet/article/download/201736/201884
http://journals.uran.ua/eejet/article/view/201736

View record at OpenAIRE Full Text Finder

4

Academic Journal

Methological approach to developing an algorithm of selecting the management system at industrial enterprises ; Методический подход и разработка алгоритма выбора системы управления на промышленных предприятиях

Authors: Н. Л. Казначеева, А. В. Моргунов

Source: The Herald of the Siberian State University of Telecommunications and Information Science; № 1 (2011); 46-53 ; Вестник СибГУТИ; № 1 (2011); 46-53 ; 1998-6920

Subject Terms: экспертная информация, external environment uncertainty, enterprise's response on external environment, expert information, неопределённость внешней среды, реакция фирмы на внешнее окружение

File Description: application/pdf

Relation: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/730/677; Клейнер Г. Итоги восьмого Всероссийского симпозиума // Проблемы теории и практики управления. 2008. № 6. С. 41-46.; Ансофф И. Новая корпоративная стратегия: пер. с англ. / под ред. Ю. Н. Кантуревского. СПб. : «Питер», 1999. 414 с.; Ансофф И. Стратегическое управление. М., Экономика, 1989. 519 с.; Маркова В. Д., С. А. Кузнецова. Стратегический менеджмент. М. : Инфра-М, 1999. 287 с.; Виханский О. С. Стратегическое управление. М. : Экономист, 2003. 292 с.; Голубков Е. П. Основы маркетинга: учебник. М. : Дело, 2000. 651 с.; Котлер Ф., Армстронг Г., Сондерс Дж. Основы маркетинга: пер. с англ. М. : Изд. дом «Вильямс», 2002. 646 с.; Карданская Н. Л. Принятие управленческого решения: учебник для вузов. М. : Юнити, 1999. 407 с.; https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/730

Availability: https://vestnik.sibsutis.ru/jour/article/view/730

View record from BASE

5

Conference

ОПТИМИЗАЦИОННЫЕ МОДЕЛИ НЕОПРЕДЕЛЕННОГО ПРОГРАММИРОВАНИЯ ДЛЯ ПОИСКА КОМПРОМИССНЫХ ПО НАДЕЖНОСТИ ПРОЕКТНЫХ РЕШЕНИЙ

Subject Terms: Парето-фронт, экспертная информация, проектирование технических объектов, синтез параметров, неопределенность, оптимизация

6

Conference

Knowledge models in computer-aided manufacturing systems

Authors: Zakharova, Aleksandra Aleksandrovna, Grebenyuk, Y. V.

Subject Terms: автоматизированные системы, производственные системы, принятие решений, экспертные знания, лингвистические переменные, экспертная информация

File Description: application/pdf

Relation: IOP Conference Series: Materials Science and Engineering. Vol. 1019 : 14th International Forum on Strategic Technology (IFOST 2019). — Bristol, 2021; http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64557

Availability: http://earchive.tpu.ru/handle/11683/64557
https://doi.org/10.1088/1757-899X/1019/1/012045

View record from BASE

7

Report

Подход к преобразованию модели базы знаний предметной области на основе мультиграфа в реляционную модель базы данных

Subject Terms: моделирование динамических систем, intelligent systems, интеллектуальная система, экспертная система, databases, software systems development, база данных, expert information, programming and automation, expert systems, проблема представления знаний, dynamical systems modeling, база знаний, мультиграф знаний, экспертная информация, разработка программных систем, knowledge representation problem, knowledge bases, knowledge multigraph, программирование и автоматизация

8

Academic Journal

The combination of the economic forecasts using expert information ; Объединение экономических прогнозов с использованием экспертной информации

Authors: A. A. Surkov, А. А. Сурков

Source: Statistics and Economics; Том 16, № 5 (2019); 4-14 ; Статистика и Экономика; Том 16, № 5 (2019); 4-14 ; 2500-3925 ; 10.21686/2500-3925-2019-5

Subject Terms: интегральный показатель, economic forecasting, expert information, method of pairwise preferences, integral indicator, экономическое прогнозирование, экспертная информация, метод попарных предпочтений

File Description: application/pdf

Relation: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1404/1198; Kolassa, S. Combining exponential smoothing forecasts using Akaike weights // International Journal of Forecasting. 2011. №27 (2). P. 238–251.; Tian, J., Anderson, H. M. Forecast combinations under structural break uncertainty // International Journal of Forecasting. 2014. №30 (1). P. 161–175.; Bates J. M. and Granger C. W. J. The combination of forecasts // Operational Research Quarterly. 1969. Vol. 20. P. 451–468.; Granger C. W. J. Invited review: combining forecasts – twenty years later // Journal of Forecasting. 1989. №8. P. 167–173.; Goodwin P. New evidence on the value of combining forecasts // FORESIGHT. 2009. №12. P. 33–35.; Armstrong J. S. Combining forecasts: the end of the beginning or the beginning of the end? // International Journal of Forecasting. 1989. №5. P. 585–588.; Newbold P. and Granger C. W. J. Experience with forecasting univariate time series and the combination of forecasts // J. R. Statist. Soc. 1974. Vol. 137. P. 131–164.; Granger C. W. J. and Ramanathan R. Improved methods of combining forecasts // Journal of Forecasting. 1984. №3. P. 197–204.; Френкель А.А. Сурков А.А. Определение весовых коэффициентов при объединении прогнозов // Вопросы статистики. 2017. №12. С. 3–15.; Clemen R. T. Linear constraints and the efficiency of combined forecasts // Journal of Forecasting. 1986. Vol. 5. P. 31–38.; Stock J.H. and Watson M.V. Combination forecasts of output growth in a seven‐country data set // Journal of Forecasting. 2004. №23. P. 405–430.; Claeskens G., Magnus J. R., Vasnev A. L. and Wang W. The Forecast Combination Puzzle: A Simple Theoretical Explanation. 2014. [Электрон. ресурс]. URL: https://ssrn.com/abstract=2342841.; Franses F.H. and Dick van Dijk Combining expert‐adjusted forecasts // Journal of Forecasting. 2019.; Armstrong J. S. Combining forecasts // Kluwer Academic Publishers. 2001. P. 1–19.; Matsypura D., Thompson R., Vasnev A. Optimal selection of expert forecasts with integer programming // Omega. 2017. Vol. 78. P. 165-175.; Френкель А.А., Волкова Н.Н., Сурков А.А., Романюк Э.И. Пошаговое объединение индивидуальных прогнозов на основе метода Грейнджера-Раманатхана // Вопросы статистики. 2018. №6. С. 16-24.; Макарова И.Л. Анализ методов определения весовых коэффициентов в интегральном показателе общественного здоровья // Международный научный журнал «Символ науки». 2015. №7. С. 87–95.; Кривулин Н.К., Гладких И.В. Построение согласованной матрицы парных сравнений в маркетинговых исследованиях на основе методов тропической математики // Вестник С.-Петерб. ун-та. Сер. Менеджмент. 2015. №1. С. 3–43.; Френкель А.А., Волкова, Н.Н., Сурков А.А. Методология построения интегральных индексов экономического развития России // Экономика и предпринимательство. 2017. №9 (2). С. 1183–1193.; Gupta S. and Wilton P. C. Combination of forecasts: an extension // Management Science. 1987. Vol. 3. P. 356–371.; Gupta S. and Wilton P. C. Combination of Economic Forecasts: An Odds-Matrix Approach. Journal of Business and Economic Statistics. 1988. Vol. 6. P. 373–379.; Сурков А.А. Применение метода попарных сравнений при объединении экономических прогнозов // Учет. Анализ. Аудит. 2019. №3. С. 32-43.; Спиридонов С.Б., Булатова И.Г., Постников В.М. Анализ подходов к выбору весовых коэффициентов критериев методом парного сравнения критериев // Интернет-журнал «Науковедение». 2017. Том 9. №6. С. 1–24.; Саати Т. Л. Принятие решений при зависимостях и обратных связях: аналитические сети. М.: ЛИБРОКОМ, 2009. 360 с.; Хованов Н.В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб: Издательство С.-Петербургского университета, 1996, 196 с.; Головченко В.Б., Носков С.И. Комбинирование прогнозов с учетом экспертной информации // Автомат. и телемех., 1992. № 11. 109–117.; Dick van Dijk and Philip Hans Franses Combiningexpert-adjustedforecasts // Journal of Forecasting. 2019. №5. P. 415–421; Engle R.F. and Granger C. W. J. Co-Integration and Error Correction: Representation, Estimation, and Testing // Applied Econometrics. 2015. 39 (3). P. 107–135.; Назарова Ю.А. Прогнозирование мировых цен на нефть по нечисловой экспертной информации // Вестник Финансового Университета. 2015. №3. С. 155–160.; https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1404

Availability: https://statecon.rea.ru/jour/article/view/1404
https://doi.org/10.21686/2500-3925-2019-5-4-14

View record from BASE

9

Academic Journal

IMPROVING THE RELIABILITY OF OPERATION OF THE CONTROL SYSTEM TRACTION POWER SUPPLY OF ELECTRIC VEHICLES BASED ON EXPERT INFORMATION WITH ACCOUNT OF THE IMPORTANCE OF INDICATORS

Authors: O. O. Matusevych

Source: Science and Transport Progress. Bulletin of Dnipropetrovsk National University of Railway Transport; № 27 (2009): ISSUE 27; 84-88
Наука и прогресс транспорта. Вестник Днепропетровского национального университета железнодорожного транспорта; № 27 (2009): ВЫПУСК 27; 84-88
Наука та прогрес транспорту. Вісник Дніпропетровського національного університету залізничного транспорту; № 27 (2009): ВИПУСК 27; 84-88

Subject Terms: надійність, функціональність, система, електроживлення, електричний транспорт, експертна інформація, reliability, functionality, system, power supply, electric vehicles, expert information, надежность, функциональность, электропитание, электрический транспорт, экспертная информация

File Description: application/pdf

Access URL: http://stp.diit.edu.ua/article/view/14234
http://stp.diit.edu.ua/article/download/14234/12057
http://stp.diit.edu.ua/article/view/14234

View record at OpenAIRE Full Text Finder

10

Academic Journal

WORLD OIL PRICE FORECAST ON BASIS OF EXPERT NON-NUMERIC KNOWLEDGE ; ПРОГНОЗИРОВАНИЕ МИРОВЫХ ЦЕН НА НЕФТЬ ПО НЕЧИСЛОВОЙ ЭКСПЕРТНОЙ ИНФОРМАЦИИ

Authors: Yu. A. Nazarova, Ю. А. Назарова

Source: Finance: Theory and Practice; № 3 (2015); 155-160 ; Финансы: теория и практика/Finance: Theory and Practice; № 3 (2015); 155-160 ; 2587-7089 ; 2587-5671 ; 10.26794/2587-5671-2015-0-3

Subject Terms: мировые цены на нефть, non-exact and non-complete expert knowledge, world oil price, нечисловая неточная неполная экспертная информация

File Description: application/pdf

Relation: https://financetp.fa.ru/jour/article/view/151/150; Колесников Г.И., Корникова Н.В., Федотов Ю.В., Хованов Н.В. Оценка вероятностей альтернатив развития фондового рынка в условиях дефицита числовой информации // Вестник СПБГУ. 2005. Сер. 10. Вып. 2. С. 151.; Овинникова К.Н. Современное состояние нефтегазового комплекса России и его проблемы // Известия Томского политехнического университета. 2013. Т. 322. № 6.; Хованов Н. В. Анализ и синтез показателей при информационном дефиците. СПб.: Изд-во СПбГУ, 1996. С. 150.; https://financetp.fa.ru/jour/article/view/151

Availability: https://financetp.fa.ru/jour/article/view/151
https://doi.org/10.26794/2587-5671-2015-0-3-155-160

View record from BASE

11

Academic Journal

Построение агрегированного отношения, минимально удаленного от экспертных предпочтений

Source: Прикладная дискретная математика. 2018. № 42. С. 120-132

Subject Terms: агрегирование, экспертная информация, матрица предпочтений, бинарные отношения, задачи группового выбора

File Description: application/pdf

Access URL: http://vital.lib.tsu.ru/vital/access/manager/Repository/vtls:000646903

View record at OpenAIRE

12

Academic Journal

METHODOLOGY OF DETERMINATION OF QUALITY INDEX OF MAINTENANCE SERVICE SYSTEM OF POWER EQUIPMENT OF TRACTION SUBSTATIONS ; МЕТОДИКА ОПРЕДЕЛЕНИЯ ПОКАЗАТЕЛЯ КАЧЕСТВА СИСТЕМЫ ТЕХНИЧЕСКОГО ОБСЛУЖИВАНИЯ СИЛОВОГО ЭЛЕКТРООБОРУДОВАНИЯ ТЯГОВЫХ ПОДСТАНЦИЙ ; МЕТОДИКА ВИЗНАЧЕННЯ ПОКАЗНИКА ЯКОСТІ СИСТЕМИ ТЕХНІЧНОГО ОБСЛУГОВУВАННЯ СИЛОВОГО ЕЛЕКТРООБЛАДНАННЯ ТЯГОВИХ ПІДСТАНЦІЙ

Authors: Matusevych, O. O.

Source: Electrical Engineering & Electromechanics; No. 1 (2016); 59-64 ; Электротехника и Электромеханика; № 1 (2016); 59-64 ; Електротехніка і Електромеханіка; № 1 (2016); 59-64 ; 2309-3404 ; 2074-272X

Subject Terms: traction substation, technical condition of equipment, quality system of maintenance and repair, expert information, fuzzy sets, integral indicator of quality, 621.331, 621.311.4, тяговая подстанция, техническое состояние оборудования, качество системы технического обслуживания и ремонта, экспертная информация, нечеткие множества, интегральный показатель качества, тягова підстанція, технічний стан обладнання, якість системи технічного обслуговування і ремонту, експертна інформація, нечіткі множини, інтегральний показник якості