500 research outputs found
ΠΠΠΠΠ’ΠΠΠΠ ΠΠΠΠΠ ΠΠΠΠΠ ΠΠ¦ΠΠΠΠ ΠΠΠΠ‘ΠΠΠ Π ΠΠΠΠΠ’ΠΠ§ΠΠΠ₯ Π‘ΠΠΠΠΠΠΠ₯ (Positive apprehended lexemes in political slogans)
Π‘ΡΠ°ΡΡΡ ΠΏΡΠΈΡΠ²ΡΡΠ΅Π½ΠΎ Π°Π½Π°Π»ΡΠ·Ρ ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡΠΈΠ²Π½ΠΎ Π·Π°Π±Π°ΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΈΡ
ΠΎΡΡΠ½Π½ΠΈΡ
Π»Π΅ΠΊΡΠ΅ΠΌ, Π²ΠΆΠΈΡΠΈΡ
Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΡΠ½ΠΈΡ
ΡΠ»ΠΎΠ³Π°Π½Π°Ρ
Π²ΠΈΠ±ΠΎΡΡΠΈΡ
ΠΊΠ°ΠΌΠΏΠ°Π½ΡΠΉ ΠΏΠ΅ΡΡΠΎΠ΄Ρ 2012β2014 ΡΠΎΠΊΡΠ². ΠΠΈΡΠ²Π»Π΅Π½ΠΎ ΠΎΡΠΎΠ±Π»ΠΈΠ²ΠΎΡΡΡ ΡΠ΅ΠΏΡΠ΅Π·Π΅Π½ΡΠ°ΡΡΡ ΠΎΡΡΠ½Π½ΠΈΡ
Ρ
Π°ΡΠ°ΠΊΡΠ΅ΡΠΈΡΡΠΈΠΊ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΠΊΡΠ² Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΡΠ½ΠΈΡ
ΠΏΠ°ΡΡΡΠΉ Π² Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΡ Π²ΠΈΠΎΠΊΡΠ΅ΠΌΠ»Π΅Π½Π½Ρ ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡΠΈΠ²Π½ΠΈΡ
ΡΠΌΡΠ΄ΠΆΠ΅Π²ΠΈΡ
ΠΎΠ·Π½Π°ΠΊ. ΠΡΠΎΡΡΠ΅ΠΆΠ΅Π½ΠΎ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡΠΊΡ ΡΠΎΠ·Π²ΠΈΡΠΊΡ ΠΊΠΎΠ½ΡΠ΅ΠΊΡΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎ Π·ΡΠΌΠΎΠ²Π»Π΅Π½ΠΎΡ Π°ΠΊΡΡΠΎΠ»ΠΎΠ³ΡΡΠ½ΠΎΡ ΡΠ΅ΠΌΠ°Π½ΡΠΈΠΊΠΈ Π² Π½Π΅ΠΉΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
Π»Π΅ΠΊΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Ρ ΠΏΠΎΠ»ΡΡΠΈΡΠ½ΠΈΡ
ΡΠ»ΠΎΠ³Π°Π½Π°Ρ
.
(This article analyzes positively stained evaluation of tokens taken political slogans election campaign period
2012-2014 years. The features representation evaluative characteristics of politicians and political parties in terms of distinguishing positive image attributes. Traced the dynamics of contextually conditioned axiological semantics in neutral token political slogans.
ΠΡΠΈΡΠΈΠ½Ρ Π²ΠΎΠ·Π½ΠΈΠΊΠ½ΠΎΠ²Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ Π½Π΅ΡΠ΄Π°Ρ Π² ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ΅: Π»ΠΈΠ½Π³Π²ΠΎΠΏΡΠ°Π³ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡ
ΠΠΎΠ½Π΄ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΊΠΎ Π. Π. ΠΡΠΈΡΠΈΠ½Ρ Π²ΠΎΠ·Π½ΠΈΠΊΠ½ΠΎΠ²Π΅Π½ΠΈΡ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
Π½Π΅ΡΠ΄Π°Ρ Π² ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ΅: Π»ΠΈΠ½Π³Π²ΠΎΠΏΡΠ°Π³ΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠΉ Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡ / Π. Π. ΠΠΎΠ½Π΄ΡΠ°ΡΠ΅Π½ΠΊΠΎ // ΠΠ΄Π΅ΡΡΠΊΠΈΠΉ Π»ΡΠ½Π³Π²ΡΡΡΠΈΡΠ½ΠΈΠΉ Π²ΡΡΠ½ΠΈΠΊ : Π·Π±. Π½Π°ΡΠΊ. ΠΏΡΠ°ΡΡ / [Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ². ΡΠ΅Π΄. Π. Π. ΠΠ΅ΡΠ»ΡΡΠ΅Π½ΠΊΠΎ] ; ΠΠ°Ρ. ΡΠ½-Ρ Β«ΠΠ΄Π΅Ρ. ΡΡΠΈΠ΄. Π°ΠΊΠ°Π΄.Β». β ΠΠΈΠΏ. 3.- Π‘ΠΏΠ΅Ρ. Π²ΠΈΠΏ., ΠΏΡΠΈΡΠ²ΡΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ 200-ΡΡΡΡΡ Π²ΡΠ΄ Π΄Π½Ρ Π½Π°ΡΠΎΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ Π’. Π. Π¨Π΅Π²ΡΠ΅Π½ΠΊΠ°. β ΠΠ΄Π΅ΡΠ° : ΠΠ΅Π»ΡΠ²Π΅ΡΠΈΠΊΠ°, 2014. β Π‘. 118-123.Π‘ΡΠ°ΡΡΡ ΠΏΠΎΡΠ²ΡΡΠ΅Π½Π° ΡΠ°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΏΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΡ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΡ
Π½Π΅ΡΠ΄Π°Ρ ΠΊΠ°ΠΊ Π½Π΅ΠΏΠΎΠ½ΠΈ- ΠΌΠ°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠΈΠΏΠΈΠ΅Π½ΡΠΎΠΌ Π½Π°ΠΌΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π³ΠΎΠ²ΠΎΡΡΡΠ΅Π³ΠΎ. Π ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ Π΄ΠΈΡΠΊΡΡΡΠ΅ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡΠ½ΠΈΠΊΠ°ΡΠΈΠ²Π½ΡΠ΅ Π½Π΅ΡΠ΄Π°ΡΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡΡ Π²ΠΎΠ·Π½ΠΈΠΊΠ°ΡΡ Π² ΡΠ΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠ΅ Π½Π΅ΠΏΡΠ°Π²ΠΈΠ»ΡΠ½ΠΎ ΠΎΡΠ³Π°Π½ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ°, Π² ΡΠ°ΡΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π΅Π³ΠΎ Π΄Π΅ΡΠ΅ΠΌΠ°Π½ΡΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ. ΠΡΠΈΡΠΈΠ½ΠΎΠΉ ΡΡΡΠ°ΡΡ ΡΠΌΡΡΠ»Π° Π² ΠΏΠΎΠ»ΠΈΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΌ ΡΠ΅ΠΊΡΡΠ΅ ΡΡΠ°Π½ΠΎΠ²ΡΡΡΡ Π»Π΅ΠΊΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠ΅ ΠΈ Π³ΡΠ°ΠΌΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈΠ΅ ΡΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Ρ, ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΡ
ΠΈ ΡΠ½ΠΈΠΆΠ°Π΅Ρ ΡΠΌΡΡΠ»ΠΎΠ²ΡΡ Π½Π°Π³ΡΡΠ·ΠΊΡ Π½Π° ΡΠ΅ΡΠΈΠΏΠΈΠ΅Π½ΡΠ°
Jurisdiction shopping and foreign location choice: The role of market and nonmarket experience in the European solar energy industry
Jurisdiction shopping and foreign location choice: The role of market and nonmarket experience in the European solar energy industry
Several countries provide policy support to specific sectors in order to facilitate industry transitions. While industry-support policies stimulate the growth of their target sectors, little is known about how such policies engender heterogeneous international strategies. In this article, we investigate how industry-support policies influence foreign location choices. We argue that firms engage in jurisdiction shopping, choosing to invest in countries with more generous policy support, but that this tendency varies markedly across firms. Specifically, we suggest that firmsβ nonmarket experience exacerbates the effect of policy support on location choice, whereas market experience has less of an impact. Further, we propose that some firms view generous policies more skeptically than others, depending on the nature of their nonmarket experience. We test and find support for our predictions using a longitudinal dataset of foreign investments of firms entering the solar energy industry in the European Union. Our findings indicate that supportive policies stimulate the energy transition, attracting in particular foreign entrants diversifying into renewables or having more policy experience. At the same time, they suggest that adverse policy changes in one country affect how firms assess policies in other countries, highlighting the need for policy coordination at a supranational level
ΠΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅Π½Π΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ
ΠΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠΊΠ°. ΠΠΎΠ±ΡΠ΄ΠΎΠ²Π° ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΏΡΠΈΠΉΠ½ΡΡΡΡ ΡΡΡΠ΅Π½Ρ Π΄Π»Ρ Π·Π°Π΄Π°Ρ, ΡΠΎ ΡΠ»Π°Π±ΠΎ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΡΠ·ΡΡΡΡΡΡ ΡΠ° ΠΎΠΏΠ΅ΡΡΡΡΡ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΡΠ½ΠΎΡ ΡΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΡΡΡ, Ρ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΈΠΌ Π·Π°Π²Π΄ΡΠΊΠΈ Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΠ΅ΠΎΡΡΡ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ ΡΠ° ΠΏΠΎΠ±ΡΠ΄ΠΎΠ²Ρ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ. ΠΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ Π°ΠΏΠ°ΡΠ°ΡΡ ΡΠ΅ΠΎΡΡΡ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΡΠ·Π°ΡΡΡ Π·Π½Π°Π½Ρ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ½ΠΎ ΡΡΠ°Π²ΠΈΡΡ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄Π½ΠΈΠΊΠΎΠΌ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ Π²ΠΈΠ±ΠΎΡΡ ΡΠΈΠΏΡ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ΠΈ Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΠ±ΡΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠ° Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ, ΡΠΊΠ° Π±ΡΠ΄Π΅ Π²ΡΠ΄ΠΏΠΎΠ²ΡΠ΄Π°ΡΠΈ Π²ΠΈΠ±ΡΠ°Π½ΠΎΠΌΡ ΡΠΈΠΏΡ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ΠΈ. Π’ΠΎΠΌΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ° Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΠΏΡ 2 Ρ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ Ρ Π°ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΡ. ΠΠ΅ΡΠ° Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ. Π ΠΎΠ·ΡΠΈΡΠ΅Π½Π½Ρ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ Π·Π° ΡΠ°Ρ
ΡΠ½ΠΎΠΊ Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΠΏΡ 2. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΡΠ΅Π°Π»ΡΠ·Π°ΡΡΡ. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΡ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Ρ ΡΠΏΡΡΠΌΡΡΠΌΠΎ Π½Π° Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠ° ΡΡΠΈΠ²ΠΈΠΌΡΡΠ½ΠΈΡ
ΡΠΈΠΏΡ 2 Ρ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ
ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΡΠ²Π°Π½Π½Ρ Ρ ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠ½ΠΎΡ Π΄ΡΠ°Π³Π½ΠΎΡΡΠΈΠΊΠΈ. ΠΠ°Π΄Π°ΡΡ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ, ΡΠΊΡ Π±ΡΠ΄ΡΡΡΡΡΡ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
Π΄Π°Π½ΠΈΡ
, ΡΠΎΠ·Π³Π»ΡΠ½Π΅ΠΌΠΎ Π² Π΄Π²ΠΎΡ
Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠ°Ρ
: ΠΏΠ΅ΡΡΠΈΠΉ β ΠΏΡΠΎ Π°Π΄Π΅ΠΊΠ²Π°ΡΠ½ΡΡΡΡ Π²ΡΠ΄ΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΠΌΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΡΡΠΌΠΈ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ Π½Π΅Π²ΠΈΠ·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ, ΡΠΎ ΡΡΠ½ΡΡΡΡ Ρ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΄Π½ΠΈΡ
Π΄Π°Π½ΠΈΡ
, Ρ Π΄ΡΡΠ³ΠΈΠΉ β ΠΏΡΠΎ ΡΠ΅, ΡΠΊΡ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²Π°Π³ΠΈ ΡΠΈ Π½Π΅Π΄ΠΎΠ»ΡΠΊΠΈ ΠΌΠ°Ρ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΠΉ Π²ΠΈΡ
ΡΠ΄ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ Π· ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΠΌΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΡΡΠΌΠΈ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΠΈ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ. ΠΡΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΠΏΡ 2 Ρ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ Π½Π° ΠΏΡΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π°Ρ
ΡΠΎΠ·Π²βΡΠ·Π°Π½Π½Ρ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΡΠ²Π°Π½Π½Ρ ΡΠ° ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠ½ΠΎΡ Π΄ΡΠ°Π³Π½ΠΎΡΡΠΈΠΊΠΈ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ Π΄ΠΎΡΡΠ»ΡΠ½ΡΡΡΡ ΠΏΠΎΠ±ΡΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ ΡΡΠΈΠ²ΠΈΠΌΡΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΠΏΡ 2 Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
Π΄Π°Π½ΠΈΡ
. ΠΠΈΡΠ½ΠΎΠ²ΠΊΠΈ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½ΠΎ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π²Π°Π³ΠΈ Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ ΠΏΡΠΈ ΠΏΠΎΠ±ΡΠ΄ΠΎΠ²Ρ Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π· Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½ΡΠΌ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΠΈΠΏΡ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½Π½ΠΎΡΡΡ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. ΠΠ°Π²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ Π΄ΠΎΡΠ»ΡΠ΄ΠΆΠ΅Π½Π½Ρ Π΄ΠΎΡΡΠ»ΡΠ½ΠΎΡΡΡ Π²ΠΈΠΊΠΎΡΠΈΡΡΠ°Π½Π½Ρ ΡΡΠΈΠ²ΠΈΠΌΡΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ ΡΠΈΠΏΡ 2 ΠΏΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΡΠ²Π°Π½Π½Ρ ΡΡΠ½ΡΡΡΠΈΡ
Π½Π΅Π²ΠΈΠ·Π½Π°ΡΠ΅Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ. ΠΠ°ΠΏΡΠΎΠΏΠΎΠ½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎ ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΡ Π³Π΅Π½Π΅ΡΡΠ²Π°Π½Π½Ρ ΡΡΠΈΠ²ΠΈΠΌΡΡΠ½ΠΈΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΡΠΉ Π½Π°Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΡ Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΡΡΠΊΠΎΡ Π»ΠΎΠ³ΡΠΊΠΈ, ΡΠΎ Π³Π΅Π½Π΅ΡΡΡΡΡΡΡ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΈΡ
Π΄Π°Π½ΠΈΡ
.Background. Developing decision making models for problems, that are not easily formalized, and which operate the expert information, became possible by utilizing the capabilities of fuzzy sets theory and building fuzzy logic systems. Use of fuzzy sets theory techniques for knowledge formalization automatically results in the researcher having to select the type of fuzzy sets used for constructing membership functions, as well as the fuzzy model, that would fit the selected fuzzy set type. Therefore, the task of investigating the capabilities of type-2 membership functions in fuzzy logic systems is one of great interest. Objective. Expanding the capabilities of fuzzy logic systems by using type-2 membership functions. Methods. Research methods are directed towards utilizing interval and three-dimensional type-2 fuzzy sets in forecasting problems and medical diagnostics. The matter of investigating the capabilities of interval membership functions built on experimental data will be considered in two aspects: the first one β of how well interval membership functions reflect the uncertainties present in the source data, and the second one β of the advantages and disadvantages of an interval output of a fuzzy model with interval membership functions. Results. A research of interval type-2 membership functions in fuzzy logic systems was conducted in the areas of forecasting problem and medical diagnostics. Applicability of three-dimensional type-2 membership functions built from experimental data was shown. Conclusions. This paper shows the advantages of using interval membership functions in fuzzy logic systems, when developing fuzzy models using the multiple models principle. A research of three-dimensional type-2 membership functionsβ applicability when modeling existing uncertainties is given. A technique for generating three-dimensional membership functions in fuzzy logic systems generated from experimental data is proposed.ΠΡΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ°ΡΠΈΠΊΠ°. ΠΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΡΠΈΡ ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΠΉ Π΄Π»Ρ Π·Π°Π΄Π°Ρ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΡΠ»Π°Π±ΠΎ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·ΡΡΡΡΡ ΠΈ ΠΎΠΏΠ΅ΡΠΈΡΡΡΡ Ρ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΡΠ½ΠΎΠΉ ΠΈΠ½ΡΠΎΡΠΌΠ°ΡΠΈΠ΅ΠΉ, ΡΡΠ°Π»ΠΎ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΡΠΌ Π±Π»Π°Π³ΠΎΠ΄Π°ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅ΠΎΡΠΈΠΈ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ² ΠΈ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ. ΠΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ Π°ΠΏΠΏΠ°ΡΠ°ΡΠ° ΡΠ΅ΠΎΡΠΈΠΈ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ² Π΄Π»Ρ ΡΠΎΡΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π·Π½Π°Π½ΠΈΠΉ Π°Π²ΡΠΎΠΌΠ°ΡΠΈΡΠ΅ΡΠΊΠΈ ΡΡΠ°Π²ΠΈΡ ΠΏΠ΅ΡΠ΅Π΄ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°ΡΠ΅Π»Π΅ΠΌ Π·Π°Π΄Π°ΡΡ Π²ΡΠ±ΠΎΡΠ° ΡΠΈΠΏΠ° Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Π° Π΄Π»Ρ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΠ°Ρ Π±ΡΠ΄Π΅Ρ ΡΠΎΠΎΡΠ²Π΅ΡΡΡΠ²ΠΎΠ²Π°ΡΡ Π²ΡΠ±ΡΠ°Π½Π½ΠΎΠΌΡ ΡΠΈΠΏΡ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠ³ΠΎ ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Π°. ΠΠΎΡΡΠΎΠΌΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠ° ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ ΡΠ²Π»ΡΠ΅ΡΡΡ Π°ΠΊΡΡΠ°Π»ΡΠ½ΠΎΠΉ. Π¦Π΅Π»Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. Π Π°ΡΡΠΈΡΠ΅Π½ΠΈΠ΅ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ Π±Π»Π°Π³ΠΎΠ΄Π°ΡΡ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ. ΠΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΡΠ΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°ΡΠΈΠΈ Π½Π°ΠΏΡΠ°Π²Π»Π΅Π½Π° Π½Π° ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈ ΡΡΠ΅Ρ
ΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π² Π·Π°Π΄Π°ΡΠ°Ρ
ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠΈΠ½ΡΠΊΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ°Π³Π½ΠΎΡΡΠΈΠΊΠΈ. ΠΠ°Π΄Π°ΡΡ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΡΡΡΠΎΡΡΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
, ΡΠ°ΡΡΠΌΠΎΡΡΠΈΠΌ Π² Π΄Π²ΡΡ
Π°ΡΠΏΠ΅ΠΊΡΠ°Ρ
: ΠΏΠ΅ΡΠ²ΡΠΉ β ΠΎΠ± Π°Π΄Π΅ΠΊΠ²Π°ΡΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΎΡΠΎΠ±ΡΠ°ΠΆΠ΅Π½ΠΈΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΡΠΌΠΈ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π½Π΅ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ ΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²ΡΡΡ Π² ΠΈΡΡ
ΠΎΠ΄Π½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
, ΠΈ Π²ΡΠΎΡΠΎΠΉ β ΠΎ ΡΠΎΠΌ, ΠΊΠ°ΠΊΠΈΠ΅ ΠΏΡΠ΅ΠΈΠΌΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π° ΠΈΠ»ΠΈ Π½Π΅Π΄ΠΎΡΡΠ°ΡΠΊΠΈ ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΠΉ Π²ΡΡ
ΠΎΠ΄ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ Ρ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΠΌΠΈ ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΡΠΌΠΈ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ. Π Π΅Π·ΡΠ»ΡΡΠ°ΡΡ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ. ΠΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½Ρ Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ Π½Π° ΠΏΡΠΈΠΌΠ΅ΡΠ°Ρ
ΡΠ΅ΡΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°ΡΠΈ ΠΏΡΠΎΠ³Π½ΠΎΠ·ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈ ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡΠΈΠ½ΡΠΊΠΎΠΉ Π΄ΠΈΠ°Π³Π½ΠΎΡΡΠΈΠΊΠΈ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½Π° ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΎΠΎΠ±ΡΠ°Π·Π½ΠΎΡΡΡ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅Ρ
ΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
. ΠΡΠ²ΠΎΠ΄Ρ. ΠΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½Ρ ΠΏΡΠ΅ΠΈΠΌΡΡΠ΅ΡΡΠ²Π° ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΠΈΠ½ΡΠ΅ΡΠ²Π°Π»ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ ΠΏΡΠΈ ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΠΈ Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΈΡ
ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Ρ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΠ΅ΠΌ ΠΏΡΠΈΠ½ΡΠΈΠΏΠ° ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠ΅ΡΡΠ²Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. ΠΡΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ ΠΈΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΠ΅Π»Π΅ΡΠΎΠΎΠ±ΡΠ°Π·Π½ΠΎΡΡΠΈ ΠΈΡΠΏΠΎΠ»ΡΠ·ΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅Ρ
ΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ ΡΠΈΠΏΠ° 2 Π΄Π»Ρ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈΡΠΎΠ²Π°Π½ΠΈΡ ΡΡΡΠ΅ΡΡΠ²ΡΡΡΠΈΡ
Π½Π΅ΠΎΠΏΡΠ΅Π΄Π΅Π»Π΅Π½Π½ΠΎΡΡΠ΅ΠΉ. ΠΡΠ΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π° ΠΌΠ΅ΡΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° ΠΏΠΎΡΡΡΠΎΠ΅Π½ΠΈΡ ΡΡΠ΅Ρ
ΠΌΠ΅ΡΠ½ΡΡ
ΡΡΠ½ΠΊΡΠΈΠΉ ΠΏΡΠΈΠ½Π°Π΄Π»Π΅ΠΆΠ½ΠΎΡΡΠΈ Π² ΡΠΈΡΡΠ΅ΠΌΠ°Ρ
Π½Π΅ΡΠ΅ΡΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ, ΠΊΠΎΡΠΎΡΡΠ΅ Π³Π΅Π½Π΅ΡΠΈΡΡΡΡΡΡ Π½Π° ΠΎΡΠ½ΠΎΠ²Π΅ ΡΠΊΡΠΏΠ΅ΡΠΈΠΌΠ΅Π½ΡΠ°Π»ΡΠ½ΡΡ
Π΄Π°Π½Π½ΡΡ
- β¦