Franchising as a strategy for job creation in the clothing sector: A case study of Walvis Bay

The franchise business model enjoys much support in both developed and developing countries. It is considered by many as a key contributor to economic growth and is also perceived as a vital vehicle for job creation. Unemployment rates in Namibia are currently a cause for concern and approaches are needed to stimulate job creation. This study reports on perceptions of franchising as a job creation strategy within the Walvis Bay area.  The study employed a mixed method research design and used a survey questionnaire and semi-structured interviews to collect data. A total sample of n=110 completed the questionnaire, while n=6 participants were interviewed. The study results indicate a rapid growth and awareness of the franchise model in the food sector, while less growth was evident in the clothing sector. The franchise model was however, seen as a key avenue for stimulating economic growth and viable job creation strategy. Stronger incentivization is recommended, specifically in the areas of tax exemptions, export processing zones, introduction of specific franchise legislation and more expansive monetary and fiscal policies

Data analytics and visualization of educational data, students' academic records as a case study

With the rapid increase of existing unused data records, the need of making use of this databecame vital. Data mining (DM) is among the latest technologies that many researcherspay attention to currently. By applying data mining techniques, data can be analyzed,conclusions can be drawn, and future decisions quality can be improved. The goal of thisstudy to perform a systematic literature review of educational data analytics andvisualization. We review existing work in this field from four perspectives. Prior similarwork must be taken into consideration to be reviewed and analyzed. Hence, a SystematicLiterature Review (SLR) was carried out to review the research that has been done, whichis relevant to the field of the study. In the first place, 180 papers were retrieved by a manualsearch in five databases and 27 primary studies were finally included. The findingsdeliverables determined the literature review on educational data mining and visualization.Moreover, commonly used data mining techniques are identified

Розробка методу оцінки стану об’єкту в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

Accurate and objective object analysis requires multi-parameter estimation with significant computational costs. A methodological approach to improve the accuracy of assessing the state of the monitored object is proposed. This methodological approach is based on a combination of fuzzy cognitive models, advanced genetic algorithm and evolving artificial neural networks. The methodological approach has the following sequence of actions: building a fuzzy cognitive model; correcting the fuzzy cognitive model and training knowledge bases. The distinctive features of the methodological approach are that the type of data uncertainty and noise is taken into account while constructing the state of the monitored object using fuzzy cognitive models. The novelties while correcting fuzzy cognitive models using a genetic algorithm are taking into account the type of data uncertainty, taking into account the adaptability of individuals to iteration, duration of the existence of individuals and topology of the fuzzy cognitive model. The advanced genetic algorithm increases the efficiency of correcting factors and the relationships between them in the fuzzy cognitive model. This is achieved by finding solutions in different directions by several individuals in the population. The training procedure consists in learning the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function and the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The use of the method allows increasing the efficiency of data processing at the level of 16–24 % using additional advanced procedures. The proposed methodological approach should be used to solve the problems of assessing complex and dynamic processes characterized by a high degree of complexity.Точный и объективный анализ объекта требует многопараметрической оценки со значительными вычислительными затратами. Предложен методический подход для повышения точности оценки состояния объекта мониторинга. Указанный методический подход основан на сочетании нечетких когнитивных моделей, усовершенствованного генетического алгоритма и эволюционирующих искусственных нейронных сетей. Методический подход имеет следующую последовательность действий: построение нечеткой когнитивной модели; корректировка нечеткой когнитивной модели и обучение баз знаний. Отличительные черты методического подхода заключаются в том, что при построении состояния объекта мониторинга с помощью нечетких когнитивных моделей учитывается тип неопределенности и зашумленности данных. При корректировке нечетких когнитивных моделей с помощью генетического алгоритма новизной являются: учет типа неопределенности данных; учет приспособленности особей к итерации; продолжительность существования особей и топология нечеткой когнитивной модели. Усовершенствованный генетический алгоритм повышает оперативность корректировки факторов и связей между ними в нечеткой когнитивной модели. Это достигается за счет поиска решения по различным направлениям несколькими особями из состава популяции. Процедура обучения состоит в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, тип и параметры функции принадлежности, а также архитектура отдельных элементов и архитектура искусственной нейронной сети в целом. Использование метода позволяет добиться повышения оперативности обработки данных на уровне 16–24 % за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур. Предлагаемый методический подход целесообразно использовать для решения задач оценки сложных и динамических процессов, характеризующихся высокой степенью сложностиТочний та об’єктивний аналіз об’єкту вимагає багатопараметричної оцінки зі значними обчислювальними витратами. Запропоновано методичний підхід для підвищення точності оцінювання стану об’єкту моніторингу. Зазначений методичний підхід заснований на поєднанні нечітких когнітивних моделей, удосконаленого генетичного алгоритму та штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Методичний підхід має наступну послідовність дій: побудова нечіткої когнітивної моделі; корегування нечіткої когнітивної моделі та навчання баз знань. Відмінні риси методичного підходу полягають в тому, що на при побудові стану об’єкту моніторингу за допомогою нечітких когнітивних моделей враховується тип невизначеності та зашумленості даних. При корегуванні нечітких когнітивних моделей за допомогою генетичного алгоритму новизною є: врахування типу невизначеності даних; врахування пристосованості особин на ітерації; тривалості існування особин та топології нечіткої когнітивної моделі. Удосконалений генетичний алгоритм підвищує оперативність корегування факторів та зв’язків між ними в нечіткій когнітивній моделі. Це досягається за рахунок пошуку рішення в різних напрямках декількома особинами зі складу популяції. Процедура навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 16–24 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Запропонований методичний підхід доцільно використовувати для вирішення задач оцінки складних та динамічних процесів, що характеризуються високим ступенем складност

Розробка методу підвищення оперативності оцінки стану об’єкту моніторингу в інформаційних системах спеціального призначення

The peculiarities of modern military conflicts significantly increase the requirements for the efficiency of object state assessment. Therefore, it is necessary to develop algorithms (methods and techniques) that can assess the state of the monitoring object from different sources of intelligence for a limited time and with a high degree of reliability. Accurate and objective object analysis requires multi-parameter estimation with significant computational costs. That is why the following tasks were solved in the study: the formalization of the assessment of monitoring objects was carried out, a method of increasing the efficiency of assessing the condition of monitoring objects was developed and an efficiency assessment was carried out. The essence of the proposed method is the hierarchical hybridization of binary classifiers and their subsequent training. The method has the following sequence of actions: determining the degree of uncertainty, constructing a classifier tree, determining belonging to a particular class, determining object parameters, pre-processing data about the object of analysis and hierarchical traversal of the tree. The novelty of the method lies in taking into account the type of uncertainty and noise of the data and taking into account the available computing resources of the object state analysis system. The novelty of the method also lies in the use of combined training procedures (lazy training and training procedure for evolving neural networks) and selective use of system resources by connecting only the necessary types of detectors. The method allows you to build a top-level classifier using various low-level schemes for combining them and aggregating compositions. The method increases the efficiency of data processing by 12–20 % using additional advanced proceduresОсобливості сучасних воєнних конфліктів вимагають суттєво підвищують вимоги з оперативності оцінки стану об’єкту. Саме тому, необхідно проводити розробку алгоритмів (методів та методик) які здатні за обмежений час та з високим ступенем достовірності провести оцінку стану об’єкту моніторингу від різнотипних джерел розвідувальних відомостей. Точний та об’єктивний аналіз об’єкту вимагає багатопараметричної оцінки зі значними обчислювальними витратами. Саме тому в дослідженні вирішені наступні завдання, а саме: проведено формалізацію оцінки обєктів моніторингу, розроблено метод підвищення оперативності оцінювання стану обєктів моніторингу та проведено оцінку ефективності. Сутність запропонованого методу полягає в ієрархічній гібридизації бінарних класифікаторів та подальшому їх навчанні. Метод має наступну послідовність дій: визначення ступеня невизначеності, побудова дерева класифікаторів, визначення належності до певного класу, визначення параметрів об’єкту, попередня обробка даних про об’єкт аналізу та ієрархічний обхід дерева. Новизна методу полягає в врахуванні типу невизначеності та зашумленості даних та врахуванні наявних обчислювальних ресурсів системи аналізу стану об’єкту. Новизна методу також полягає у використанні комбінованих процедур навчання (ліниве навчання та процедура навчання на для штучних нейронних мереж, що еволюціонують) та вибірковим задіянням ресурсів системи за рахунок підключення тільки необхідних типів детекторів. Метод дозволяє побудувати класифікатор верхнього рівня за допомогою різних низькорівневих схем їх комбінування та агрегуючих композицій. Використання методу дозволяє досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 12–20 % за рахунок використання додаткових удосконалених процеду

Розробка методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The method of estimation and forecasting in intelligent decision support systems is developed. The essence of the proposed method is the ability to analyze the current state of the object under analysis and the possibility of short-term forecasting of the object state. The possibility of objective and complete analysis is achieved through the use of improved fuzzy temporal models of the object state, an improved procedure for forecasting the object state and an improved procedure for training evolving artificial neural networks. The concepts of a fuzzy cognitive model, in contrast to the known fuzzy cognitive models, are connected by subsets of fuzzy influence degrees, arranged in chronological order, taking into account the time lags of the corresponding components of the multidimensional time series. This method is based on fuzzy temporal models and evolving artificial neural networks. The peculiarity of this method is the ability to take into account the type of a priori uncertainty about the state of the analyzed object (full awareness of the object state, partial awareness of the object state and complete uncertainty about the object state). The ability to clarify information about the state of the monitored object is achieved through the use of an advanced training procedure. It consists in training the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The object state forecasting procedure allows conducting multidimensional analysis, consideration and indirect influence of all components of a multidimensional time series with different time shifts relative to each other under uncertainty.Проведена разработка методики оценки и прогнозирования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Сущность предложенной методики состоит в возможности обеспечения анализа текущего состояния объекта, который анализируется и возможности краткосрочного прогнозирования состояния объекта. Обеспечение возможности объективного и полного анализа достигается за счет использования усовершенствованных нечетких темпоральных моделей состояния объекта, усовершенствованной процедуры прогнозирования состояния объекта и усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют. Концепты нечеткой когнитивной модели в отличие от известных нечетких когнитивных моделей, связанные подмножествами нечетких степеней влияния, упорядоченных в хронологической последовательности с учетом временных лагов соответствующих компонентов многомерного временного ряда. В основу указанной методики положены нечеткие темпоральные модели и искусственные нейронные сети, которые эволюционируют. Особенностью указанной методики есть возможность учета типа априорной неопределенности про состояние объекта анализа (полной информированности про состояние объекта, частичной информированности про состояние объекта и полной неопределенности про состояние объекта). Возможность уточнения информации про состояние объекта мониторинга достигается за счет использования усовершенствованной процедуры обучения. Сущность её заключается в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Процедура прогнозирования про состояние объекта позволяет проводить многомерный анализ, учет и опосредствованное влияние всех компонентов многомерного временного ряда с разными временными сдвигами один относительно одного в условиях неопределенностиПроведено розробку методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність запропонованої методики полягає в можливості забезпечення аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та можливості короткострокового прогнозування стану об’єкту. Забезпечення можливості об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок використання удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту, удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі на відміну від відомих нечітких когнітивних моделей пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу зазначеної методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю зазначеної методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту аналізу (повної інформованості про стан об’єкту, часткової інформованості про стан об’єкту та повної невизначеності про стан об’єкту). Можливість уточнення інформації про стан об’єкту моніторингу досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність її полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Процедура прогнозування про стан об’єкту дозволяє проводити багатовимірний аналіз, врахування і опосередкований вплив всіх компонентів багатовимірного часового ряду з їх різними часовими зсувами один відносно одного в умовах невизначеност

Розробка методу оцінювання стану об’єкту в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

A method of object state estimation in intelligent decision support systems (DSS) has been developed. The essence of the method is to ensure a high-quality analysis of the current state of the analyzed object. The key difference of the developed method is the use of an advanced genetic algorithm. The advanced genetic algorithm is used when constructing a fuzzy cognitive model and increases the efficiency of identifying factors and relationships between them by simultaneously finding a solution by several individuals. The objective and complete analysis is achieved using advanced fuzzy temporal models of the object state, taking into account the type of uncertainty and noise of initial data. The method also contains an improved procedure for processing initial data under a priori uncertainty, an improved procedure for training artificial neural networks and an improved procedure for topological analysis of the structure of fuzzy cognitive models. The essence of the training procedure is the training of synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The method increases the efficiency of data processing at the level of 11–15 % using additional advanced procedures. The proposed method can be used in DSS of automated control systems (artillery units, special-purpose geographic information systems). It can also be used in DSS for aviation and air defense ACS, as well as in DSS for logistics ACS of the Armed ForcesПроведена разработка метода оценки состояния объекта в интеллектуальных системах поддержки принятия решений (СППР). Сущность метода заключается в обеспечении анализа текущего состояния объекта, который анализируется. Отличием разработанного метода является использование усовершенствованного генетического алгоритма. Усовершенствованный генетический алгоритм используется на этапе построения нечеткой когнитивной модели, который позволяет повысить оперативность установления факторов и связей между ними за счет одновременного поиска решения несколькими особями. Объективный и полный анализ достигается использованием усовершенствованных нечетких темпоральных моделей, учетом типа неопределенности и зашумленности исходных данных. Метод также содержит усовершенствованную процедуру обработки исходных данных в условиях априорной неопределенности, усовершенствованную процедуру обучения искусственных нейронных сетей и усовершенствованную процедуру топологического анализа структуры нечетких когнитивных моделей. Сущность процедуры обучения состоит в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Использование метода позволяет повысить оперативность обработки данных на уровне 11‑15 % за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур. Предлагается использование метода в СППР автоматизированных систем управления (АСУ) (артиллерийскими подразделениями, геоинформационных систем специального назначения). Также возможно использование в СППР АСУ авиацией и противовоздушной обороны, а также в СППР АСУ логистического обеспечения Вооруженных Сил УкраиныПроведено розробку методу оцінки стану об’єкту в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень (СППР). Сутність методу полягає в забезпеченні високої якості аналізу поточного стану об’єкту, що досліджується. Ключовою відмінністю розробленого методу є використання удосконаленого генетичного алгоритму. Удосконалений генетичний алгоритм використовується на етапі побудови нечіткої когнітивної моделі. Використання удосконаленого генетичного алгоритму дозволяє підвищити оперативність ідентифікації факторів та встановлення зв’язків між ними за рахунок одночасного пошуку рішення декількома особами. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту, врахуванням типу невизначеності та зашумленості вихідних даних. Метод також містить удосконалену процедури обробки вихідних даних в умовах апріорної невизначеності, удосконалену процедури навчання штучних нейронних мереж та удосконаленої процедури топологічного аналізу структури нечітких когнітивних моделей. Сутність процедури навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Використання методу дає можливість досягти підвищення оперативності обробки даних на рівні 11–15 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур. Пропонується використання запропонованого методу в СППР автоматизованих систем управління (АСУ) артилерійськими підрозділами, геоінформаційних системах спеціального призначення). Також можливо використання в СППР АСУ авіацією та протиповітряної оборони, а також в СППР АСУ логістичного забезпечення Збройних Си

Розробка методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту

A method of structural and parametric assessment of the object state has been developed. The essence of the method is to provide an analysis of the current state of the object under analysis. The key difference of the developed method is the use of advanced procedures for processing undefined initial data, selection, crossover, mutation, formation of the initial population, advanced procedure for training artificial neural networks and rounding coordinates. The use of the method of structural-parametric assessment of the object state allows increasing the efficiency of object state assessment. An objective and complete analysis is achieved using an advanced algorithm of evolution strategies. The essence of the training procedure is the training of synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. An example of using the proposed method in assessing the operational situation of the troops (forces) grouping is given. The developed method is 30–35 % more efficient in terms of the fitness of the obtained solution compared to the conventional algorithm of evolution strategies. Also, the proposed method is 20–25 % better than the modified algorithms of evolution strategies due to the use of additional improved procedures according to the criterion of fitness of the obtained solution. The proposed method can be used in decision support systems of automated control systems (artillery units, special-purpose geographic information systems). It can also be used in DSS for aviation and air defense ACS, DSS for logistics ACS of the Armed Forces of UkraineПроведена разработка методики структурно-параметрической оценки состояния объекта. Сущность методики заключается в обеспечении анализа текущего состояния объекта, который анализируется. Ключевым отличием разработанной методики, является использование усовершенствованных процедур обработки неопределенных исходных данных, селекции, скрещивания, мутации, формирования начальной популяции, усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей и округления координат. Использование методики структурно-параметрической оценки состояния объекта позволяет повысить оперативность оценки состояния объекта. Объективный и полный анализ достигается использованием усовершенствованного алгоритма эволюционных стратегий. Сущность процедуры обучения состоит в том, что происходит обучение синаптических весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Приведён пример использования предложенной методики на примере оценки состояния оперативной обстановки группировки войск (сил). Разработанная методика имеет на 30–35 % большую эффективность по критерию пригодности полученного решения по сравнению с классическим алгоритмом эволюционных стратегий. Также предложенная методика лучше на 20–25 % по сравнению с модифицированными методами эволюционных стратегий за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур по критерию пригодности полученного решения. Предлагается использование предложенной методики в системах поддержки принятия решений автоматизированных систем управления (артиллерийских подразделений, геоинформационных систем специального назначения). Также возможно использование в СППР АСУ авиацией и противовоздушной обороны, СППР АСУ логистического обеспечения Вооруженных Сил УкраиныПроведено розробку методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту. Сутність методики полягає в забезпеченні аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується. Ключовою відмінністю розробленої методики, є використання удосконалених процедур оброблення невизначених вихідних даних, селекції, схрещування, мутації, формування початкової популяції, удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж та округлення координат. Використання методики структурно-параметричної оцінки стану об’єкту дозволяє підвищити оперативність оцінки стану об’єкту. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконаленого алгоритму еволюційних стратегій. Сутність процедури навчання полягає в тому, що відбувається навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Наведений приклад використання запропонованої методики на прикладі оцінки стану оперативної обстановки угруповання війсь (сил). Розроблена методика має на 30–35 % більшу ефективність за критерієм придатності отриманого рішення в порівнянні з класичним алгоритмом еволюційних стратегій. Також запропонована методика є кращою на 20–25 % у порівнянні з модифікованими алгоритмами еволюційних стратегій за рахунок використання додаткових удосконалених процедур за критерієм придатності отриманого рішення. Пропонується використання запропонованої методики в системах підтримки прийняття рішень автоматизованих систем управління (СППР АСУ) артилерійськими підрозділами, геоінформаційних систем спеціального призначення). Також можливо використання СППР АСУ авіацією та протиповітряної оборони, СППР АСУ логістичного забезпечення Збройних Сил Україн

Розробка методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень

The method of estimation and forecasting in intelligent decision support systems was developed. The essence of the method is the analysis of the current state of the object and short-term forecasting of the object state. Objective and complete analysis is achieved by using improved fuzzy temporal models of the object state and an improved procedure for processing the original data under uncertainty. Also, the possibility of objective and complete analysis is achieved through an improved procedure for forecasting the object state and an improved procedure for learning evolving artificial neural networks. The concepts of fuzzy cognitive model are related by subsets of influence fuzzy degrees, arranged in chronological order, taking into account the time lags of the corresponding components of the multidimensional time series. The method is based on fuzzy temporal models and evolving artificial neural networks. The peculiarity of the method is the possibility of taking into account the type of a priori uncertainty about the object state (full awareness of the object state, partial awareness of the object state and complete uncertainty about the object state). The possibility to clarify information about the object state is achieved using an advanced training procedure. It consists in training the synaptic weights of the artificial neural network, the type and parameters of the membership function, as well as the architecture of individual elements and the architecture of the artificial neural network as a whole. The object state forecasting procedure allows conducting multidimensional analysis, consideration, and indirect influence of all components of a multidimensional time series with their different time shifts relative to each other under uncertainty. The method provides an increase in data processing efficiency at the level of 15–25% using additional advanced procedures.Проведена разработка методики оценки и прогнозирования в интеллектуальных системах поддержки принятия решений. Сущность методики состоит в обеспечении анализа текущего состояния объекта, который анализируется и краткосрочного прогнозирования состояния объекта. Объективный и полный анализ достигается использованием усовершенствованных нечетких темпоральных моделей состояния объекта и усовершенствованной процедуры обработки исходных данных в условиях неопределенности. Также возможность объективного и полного анализа достигается за счет усовершенствованной процедуры прогнозирования состояния объекта и усовершенствованной процедуры обучения искусственных нейронных сетей, которые эволюционируют. Концепты нечеткой когнитивной модели связаны подмножествами нечетких степеней влияния, упорядоченных в хронологической последовательности с учетом временных лагов соответствующих компонентов многомерного временного ряда. В основу методики положенны нечеткие темпоральные модели и искусственные нейронные сети, которые эволюционируют. Особенностью методики есть возможность учета типа априорной неопределенности про состояние объекта (полной информированности про состояние объекта, частичной информированности про состояние объекта и полной неопределенности про состояние объекта). Возможность уточнения информации про состояние объекта достигается за счет использования усовершенствованной процедуры обучения. Сущность процедуры обучения заключается в том, что обучение синаптичних весов искусственной нейронной сети, типа и параметров функции принадлежности, а также архитектуры отдельных элементов и архитектуры искусственной нейронной сети в целом. Процедура прогнозирования про состояние объекта позволяет проводить многомерный анализ, учет и опосредствованное влияние всех компонентов многомерного временного ряда с разными временными сдвигами один относительно одного в условиях неопределенности. Использование методики позволяет добиться повышения эффективности оперативности обработки данных на уровне 15–25 % за счет использования дополнительных усовершенствованных процедур.Проведено розробку методики оцінки та прогнозування в інтелектуальних системах підтримки прийняття рішень. Сутність методики полягає в забезпеченні аналізу поточного стану об’єкту, що аналізується та короткострокового прогнозування стану об’єкту. Об’єктивний та повний аналіз досягається використанням удосконалених нечітких темпоральних моделей стану об’єкту та удосконаленої процедури обробки вихідних даних в умовах невизначеності. Також можливість об’єктивного та повного аналізу досягається за рахунок удосконаленої процедури прогнозування стану об’єкту та удосконаленої процедури навчання штучних нейронних мереж, що еволюціонують. Концепти нечіткої когнітивної моделі пов’язані підмножинами нечітких ступенів впливу, упорядкованих в хронологічній послідовності з урахуванням часових лагів відповідних компонентів багатовимірного часового ряду. В основу методики покладені нечіткі темпоральні моделі та штучні нейронні мережі, що еволюціонують. Особливістю методики є можливість врахування типу апріорної невизначеності про стан об’єкту (повної інформованості про стан об’єкту, часткової інформованості про стан об’єкту та повної невизначеності про стан об’єкту). Можливість уточнення інформації про стан об’єкту досягається за рахунок використання удосконаленої процедури навчання. Сутність процедури навчання полягає в тому, що навчання синаптичних ваг штучної нейронної мережі, типу та параметрів функції належності, а також архітектури окремих елементів і архітектури штучної нейронної мережі в цілому. Процедура прогнозування про стан об’єкту дозволяє проводити багатовимірний аналіз, врахування і опосередкований вплив всіх компонентів багатовимірного часового ряду з їх різними часовими зсувами один відносно одного в умовах невизначеності. Використання методики дозволяє досягти підвищення ефективності оперативності обробки даних на рівні 15–25 % за рахунок використання додаткових удосконалених процедур

Розробка методики оцінювання інформаційно-аналітичного забезпечення стратегічного менеджменту з використанням нечіткої логіки

The method of fuzzy evaluation of information and analytical support of strategic management is developed. A distinctive feature of the proposed method a flexible hierarchical structure of indicators. This allows reducing the task of multicriteria evaluation of alternatives to a single criterion or using the vector of indicators for selection and it provides an opportunity of fuzzy presentation of indicators and compatibility relations between them, which can realize the different nature of relationships. Also, this method allows implementing forward and backward fuzzy evaluation and takes into account the different significance of individual indicators by using the weight of the indicator. The development of the proposed method is due to the need for processing more information and moderate computational complexity.The research found that the proposed method has a computational complexity 10–15 % less than the methods used to evaluate the effectiveness of strategic management decisions. This method will allow evaluating the state of information and analytical support and identifying effective measures to improve the effectiveness of information and analytical support of strategic management. The method allows increasing the speed of evaluating the state of information and analytical support, reducing the use of computing resources of support and decision-making systems, developing measures aimed at improving the effectiveness of information and analytical support. It is advisable to use this method in decision support systems to evaluate strategic management issuesРазработана методика оценки информационно-аналитического обеспечения стратегического менеджмента с использованием нечеткой логики. Отличительная особенность предлагаемой методики заключается в том, что указанная методика имеет гибкую иерархическую структуру показателей. Это позволяет свести задачу многокритериального оценивания альтернатив к одному критерию или использовать для выбора вектор показателей и обеспечивает возможность нечеткого представления показателей и отношение совместимости между ними, которые могут реализовать различный характер взаимозависимостей. Также данная методика позволяет реализовать методы прямого и обратного нечеткого оценивания и учитывает разную значимость отдельных показателей за счет использования веса показателя. Разработка предложенной методики обусловлена необходимостью выполнять обработку большего количества информации и имеет умеренную вычислительную сложность.По результатам исследования установлено, что предложенная методика имеет вычислительную сложность на 10–15 % меньше, по сравнению с методиками, которые используются для оценки эффективности принимаемых решений по вопросам стратегического менеджмента. Указанная методика позволит провести оценку состояния информационно-аналитического обеспечения, определить эффективные меры для повышения эффективности информационно-аналитического обеспечения стратегического менеджмента. Указанная методика позволяет повысить скорость оценки состояния информационно-аналитического обеспечения, уменьшить использование вычислительных ресурсов систем поддержки и принятия решений, выработать меры, направленные на повышение эффективности информационно-аналитического обеспечения. Указанную методику целесообразно использовать в системах поддержки принятия решений для оценки вопросам стратегического менеджментаРозроблено методику оцінювання інформаційно-аналітичного забезпечення стратегічного менеджменту з використанням нечіткої логіки. Відмінна особливість запропонованої методики полягає в тому, що зазначена методика має гнучку ієрархічну структуру показників. Це дозволяє звести завдання багатокритеріального оцінювання альтернатив до одного критерію або використовувати для вибору вектор показників та забезпечує можливість нечіткого представлення показників і відношення сумісності між ними, які можуть реалізувати різний характер взаємозалежностей. Також дана методика дозволяє реалізувати методи прямого і зворотного нечіткого оцінювання та враховує різну значимість окремих показників за рахунок використання ваги показника. Розробка запропонованої методики обумовлена необхідністю виконувати обробку більшої кількості інформації та має помірну обчислювальну складність.За результатами дослідження встановлено, що запропонована методика має обчислювальну складність на 10–15 % менше, у порівнянні з методиками, які використовуються для оцінки ефективності прийнятих рішень з питань стратегічного менеджменту. Зазначена методика дозволить провести оцінку стану інформаційно-аналітичного забезпечення та визначити ефективні заходи для підвищення ефективності інформаційно-аналітичного забезпечення стратегічного менеджменту. Зазначена методика дозволяє підвищити швидкість оцінки стану інформаційно-аналітичного забезпечення, зменшити використання обчислювальних ресурсів систем підтримки та прийняття рішень, виробити заходи, що спрямовані на підвищення ефективності інформаційно-аналітичного забезпечення. Зазначену методику доцільно використовувати в системах підтримки прийняття рішень для оцінки питань стратегічного менеджмент