500 research outputs found

    ΠŸΠžΠ—Π˜Π’Π˜Π’ΠΠž ЗАБАРВЛЕНІ ΠžΠ¦Π†ΠΠΠ† Π›Π•ΠšΠ‘Π•ΠœΠ˜ Π’ ΠŸΠžΠ›Π†Π’Π˜Π§ΠΠ˜Π₯ Π‘Π›ΠžΠ“ΠΠΠΠ₯ (Positive apprehended lexemes in political slogans)

    Get PDF
    Π‘Ρ‚Π°Ρ‚Ρ‚ΡŽ присвячСно Π°Π½Π°Π»Ρ–Π·Ρƒ ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΎ Π·Π°Π±Π°Ρ€Π²Π»Π΅Π½ΠΈΡ… ΠΎΡ†Ρ–Π½Π½ΠΈΡ… лСксСм, Π²ΠΆΠΈΡ‚ΠΈΡ… Ρƒ ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… слоганах Π²ΠΈΠ±ΠΎΡ€Ρ‡ΠΈΡ… ΠΊΠ°ΠΌΠΏΠ°Π½Ρ–ΠΉ ΠΏΠ΅Ρ€Ρ–ΠΎΠ΄Ρƒ 2012–2014 Ρ€ΠΎΠΊΡ–Π². ВиявлСно особливості Ρ€Π΅ΠΏΡ€Π΅Π·Π΅Π½Ρ‚Π°Ρ†Ρ–Ρ— ΠΎΡ†Ρ–Π½Π½ΠΈΡ… характСристик ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΠΊΡ–Π² Ρ– ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… ΠΏΠ°Ρ€Ρ‚Ρ–ΠΉ Π² аспСкті виокрСмлСння ΠΏΠΎΠ·ΠΈΡ‚ΠΈΠ²Π½ΠΈΡ… Ρ–ΠΌΡ–Π΄ΠΆΠ΅Π²ΠΈΡ… ΠΎΠ·Π½Π°ΠΊ. ΠŸΡ€ΠΎΡΡ‚Π΅ΠΆΠ΅Π½ΠΎ Π΄ΠΈΠ½Π°ΠΌΡ–ΠΊΡƒ Ρ€ΠΎΠ·Π²ΠΈΡ‚ΠΊΡƒ ΠΊΠΎΠ½Ρ‚Π΅ΠΊΡΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎ Π·ΡƒΠΌΠΎΠ²Π»Π΅Π½ΠΎΡ— аксіологічної сСмантики Π² Π½Π΅ΠΉΡ‚Ρ€Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… лСксСмах Ρƒ ΠΏΠΎΠ»Ρ–Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΈΡ… слоганах. (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.

    ΠŸΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Ρ‹ возникновСния ΠΊΠΎΠΌΠΌΡƒΠ½ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ‹Ρ… Π½Π΅ΡƒΠ΄Π°Ρ‡ Π² политичСском тСкстС: лингвопрагматичСский аспСкт

    Get PDF
    ΠšΠΎΠ½Π΄Ρ€Π°Ρ‚Π΅Π½ΠΊΠΎ Н. Π’. ΠŸΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½Ρ‹ возникновСния ΠΊΠΎΠΌΠΌΡƒΠ½ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ‹Ρ… Π½Π΅ΡƒΠ΄Π°Ρ‡ Π² политичСском тСкстС: лингвопрагматичСский аспСкт / Н. Π’. ΠšΠΎΠ½Π΄Ρ€Π°Ρ‚Π΅Π½ΠΊΠΎ // ОдСський лінгвістичний вісник : Π·Π±. Π½Π°ΡƒΠΊ. ΠΏΡ€Π°Ρ†ΡŒ / [Π³ΠΎΠ»ΠΎΠ². Ρ€Π΅Π΄. Н. Π’. ΠŸΠ΅Ρ‚Π»ΡŽΡ‡Π΅Π½ΠΊΠΎ] ; Нац. ΡƒΠ½-Ρ‚ «ОдСс. ΡŽΡ€ΠΈΠ΄. Π°ΠΊΠ°Π΄.Β». – Π’ΠΈΠΏ. 3.- Π‘ΠΏΠ΅Ρ†. Π²ΠΈΠΏ., присвячСний 200-Ρ€Ρ–Ρ‡Ρ‡ΡŽ Π²Ρ–Π΄ дня народТСння Π’. Π“. Π¨Π΅Π²Ρ‡Π΅Π½ΠΊΠ°. – ОдСса : Π“Π΅Π»ΡŒΠ²Π΅Ρ‚ΠΈΠΊΠ°, 2014. – Π‘. 118-123.Π‘Ρ‚Π°Ρ‚ΡŒΡ посвящСна Ρ€Π°ΡΡΠΌΠΎΡ‚Ρ€Π΅Π½ΠΈΡŽ ΠΏΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΡ‹ ΠΊΠΎΠΌΠΌΡƒΠ½ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ‹Ρ… Π½Π΅ΡƒΠ΄Π°Ρ‡ ΠΊΠ°ΠΊ Π½Π΅ΠΏΠΎΠ½ΠΈ- мания Ρ€Π΅Ρ†ΠΈΠΏΠΈΠ΅Π½Ρ‚ΠΎΠΌ намСрСния говорящСго. Π’ политичСском дискурсС ΠΊΠΎΠΌΠΌΡƒΠ½ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΠΈΠ²Π½Ρ‹Π΅ Π½Π΅ΡƒΠ΄Π°Ρ‡ΠΈ ΠΌΠΎΠ³ΡƒΡ‚ Π²ΠΎΠ·Π½ΠΈΠΊΠ°Ρ‚ΡŒ Π² Ρ€Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Π΅ Π½Π΅ΠΏΡ€Π°Π²ΠΈΠ»ΡŒΠ½ΠΎ ΠΎΡ€Π³Π°Π½ΠΈΠ·ΠΎΠ²Π°Π½Π½ΠΎΠ³ΠΎ тСкста, Π² частности Π΅Π³ΠΎ дСсСмантизации. ΠŸΡ€ΠΈΡ‡ΠΈΠ½ΠΎΠΉ ΡƒΡ‚Ρ€Π°Ρ‚Ρ‹ смысла Π² политичСском тСкстС становятся лСксичСскиС ΠΈ грамматичСскиС ΡˆΠ°Π±Π»ΠΎΠ½Ρ‹, использованиС ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Ρ… ΠΈ сниТаСт ΡΠΌΡ‹ΡΠ»ΠΎΠ²ΡƒΡŽ Π½Π°Π³Ρ€ΡƒΠ·ΠΊΡƒ Π½Π° Ρ€Π΅Ρ†ΠΈΠΏΠΈΠ΅Π½Ρ‚Π°

    Jurisdiction shopping and foreign location choice: The role of market and nonmarket experience in the European solar energy industry

    Get PDF
    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 firms’ 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

    ΠžΡΠΎΠ±Π΅Π½Π½ΠΎΡΡ‚ΠΈ примСнСния Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ

    Get PDF
    ΠŸΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠ°. ΠŸΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Π° ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ прийняття Ρ€Ρ–ΡˆΠ΅Π½ΡŒ для Π·Π°Π΄Π°Ρ‡, Ρ‰ΠΎ слабо Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»Ρ–Π·ΡƒΡŽΡ‚ΡŒΡΡ Ρ‚Π° ΠΎΠΏΠ΅Ρ€ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€Ρ‚Π½ΠΎΡŽ Ρ–Π½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ†Ρ–Ρ”ΡŽ, Ρ” ΠΌΠΎΠΆΠ»ΠΈΠ²ΠΈΠΌ завдяки Π²ΠΈΠΊΠΎΡ€ΠΈΡΡ‚Π°Π½Π½ΡŽ Ρ‚Π΅ΠΎΡ€Ρ–Ρ— Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΈΡ… ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ Ρ‚Π° ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Ρ– систСм Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ. Використання Π°ΠΏΠ°Ρ€Π°Ρ‚Ρƒ Ρ‚Π΅ΠΎΡ€Ρ–Ρ— Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΈΡ… ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ для Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ— знань Π°Π²Ρ‚ΠΎΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΡ‡Π½ΠΎ ΡΡ‚Π°Π²ΠΈΡ‚ΡŒ ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄ дослідником Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ Π²ΠΈΠ±ΠΎΡ€Ρƒ Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ΠΈ для ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚Π° Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ–, яка Π±ΡƒΠ΄Π΅ Π²Ρ–Π΄ΠΏΠΎΠ²Ρ–Π΄Π°Ρ‚ΠΈ Π²ΠΈΠ±Ρ€Π°Π½ΠΎΠΌΡƒ Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— ΠΌΠ½ΠΎΠΆΠΈΠ½ΠΈ. Π’ΠΎΠΌΡƒ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π° дослідТСння моТливостСй Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2 Ρƒ систСмах Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ Ρ” Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΡŽ. ΠœΠ΅Ρ‚Π° дослідТСння. Π ΠΎΠ·ΡˆΠΈΡ€Π΅Π½Π½Ρ моТливостСй систСм Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ Π·Π° Ρ€Π°Ρ…ΡƒΠ½ΠΎΠΊ використання Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2. ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° Ρ€Π΅Π°Π»Ρ–Π·Π°Ρ†Ρ–Ρ—. ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΡƒ Π΄ΠΎΡΠ»Ρ–Π΄ΠΆΠ΅Π½ΡŒ спрямуємо Π½Π° використання Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚Π° Ρ‚Ρ€ΠΈΠ²ΠΈΠΌΡ–Ρ€Π½ΠΈΡ… Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2 Ρƒ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π°Ρ… прогнозування Ρ– ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½ΠΎΡ— діагностики. Π—Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ дослідТСння моТливостСй Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності, які Π±ΡƒΠ΄ΡƒΡŽΡ‚ΡŒΡΡ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, розглянСмо Π² Π΄Π²ΠΎΡ… аспСктах: ΠΏΠ΅Ρ€ΡˆΠΈΠΉ – ΠΏΡ€ΠΎ Π°Π΄Π΅ΠΊΠ²Π°Ρ‚Π½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ відобраТСння Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΌΠΈ функціями налСТності нСвизначСностСй, Ρ‰ΠΎ Ρ–ΡΠ½ΡƒΡŽΡ‚ΡŒ Ρƒ Π²ΠΈΡ…Ρ–Π΄Π½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…, Ρ– Π΄Ρ€ΡƒΠ³ΠΈΠΉ – ΠΏΡ€ΠΎ Ρ‚Π΅, які ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΈ Ρ‡ΠΈ Π½Π΅Π΄ΠΎΠ»Ρ–ΠΊΠΈ ΠΌΠ°Ρ” Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΉ Π²ΠΈΡ…Ρ–Π΄ Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Ρ– Π· Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΠΌΠΈ функціями налСТності. Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚ΠΈ дослідТСння. ΠŸΡ€ΠΎΠ²Π΅Π΄Π΅Π½ΠΎ дослідТСння моТливостСй Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2 Ρƒ систСмах Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ Π½Π° ΠΏΡ€ΠΈΠΊΠ»Π°Π΄Π°Ρ… розв’язання Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρ– прогнозування Ρ‚Π° ΠΌΠ΅Π΄ΠΈΡ‡Π½ΠΎΡ— діагностики. Показано Π΄ΠΎΡ†Ρ–Π»ΡŒΠ½Ρ–ΡΡ‚ΡŒ ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²ΠΈ Ρ‚Ρ€ΠΈΠ²ΠΈΠΌΡ–Ρ€Π½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2 Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Π΄Π°Π½ΠΈΡ…. Висновки. Показано ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π²Π°Π³ΠΈ використання Ρ–Π½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ ΠΏΡ€ΠΈ ΠΏΠΎΠ±ΡƒΠ΄ΠΎΠ²Ρ– Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΈΡ… ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ Π· використанням ΠΏΡ€ΠΈΠ½Ρ†ΠΈΠΏΡƒ мноТинності ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. НавСдСно дослідТСння Π΄ΠΎΡ†Ρ–Π»ΡŒΠ½ΠΎΡΡ‚Ρ– використання Ρ‚Ρ€ΠΈΠ²ΠΈΠΌΡ–Ρ€Π½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ 2 ΠΏΡ€ΠΈ модСлювання Ρ–ΡΠ½ΡƒΡŽΡ‡ΠΈΡ… нСвизначСностСй. Π—Π°ΠΏΡ€ΠΎΠΏΠΎΠ½ΠΎΠ²Π°Π½ΠΎ ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΡƒ гСнСрування Ρ‚Ρ€ΠΈΠ²ΠΈΠΌΡ–Ρ€Π½ΠΈΡ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†Ρ–ΠΉ налСТності Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Ρ–Ρ‚ΠΊΠΎΡ— Π»ΠΎΠ³Ρ–ΠΊΠΈ, Ρ‰ΠΎ Π³Π΅Π½Π΅Ρ€ΡƒΡŽΡ‚ΡŒΡΡ Π· Π΅ΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½ΠΈΡ… 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 functions’ 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.ΠŸΡ€ΠΎΠ±Π»Π΅ΠΌΠ°Ρ‚ΠΈΠΊΠ°. ΠŸΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΠ΅ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ принятия Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΠΉ для Π·Π°Π΄Π°Ρ‡, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ слабо Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ ΠΈ ΠΎΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΡŽΡ‚ с экспСртной ΠΈΠ½Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Ρ†ΠΈΠ΅ΠΉ, стало Π²ΠΎΠ·ΠΌΠΎΠΆΠ½Ρ‹ΠΌ благодаря использованию Ρ‚Π΅ΠΎΡ€ΠΈΠΈ Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΈΡ… мноТСств ΠΈ ΠΏΠΎΡΡ‚Ρ€ΠΎΠ΅Π½ΠΈΡŽ систСм Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ. ИспользованиС Π°ΠΏΠΏΠ°Ρ€Π°Ρ‚Π° Ρ‚Π΅ΠΎΡ€ΠΈΠΈ Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΈΡ… мноТСств для Ρ„ΠΎΡ€ΠΌΠ°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π·Π½Π°Π½ΠΈΠΉ автоматичСски ставит ΠΏΠ΅Ρ€Π΅Π΄ исслСдоватСлСм Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ Π²Ρ‹Π±ΠΎΡ€Π° Ρ‚ΠΈΠΏΠ° Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠ³ΠΎ мноТСства для построСния Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности ΠΈ Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ, которая Π±ΡƒΠ΄Π΅Ρ‚ ΡΠΎΠΎΡ‚Π²Π΅Ρ‚ΡΡ‚Π²ΠΎΠ²Π°Ρ‚ΡŒ Π²Ρ‹Π±Ρ€Π°Π½Π½ΠΎΠΌΡƒ Ρ‚ΠΈΠΏΡƒ Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠ³ΠΎ мноТСства. ΠŸΠΎΡΡ‚ΠΎΠΌΡƒ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π° исслСдования возмоТностСй Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ являСтся Π°ΠΊΡ‚ΡƒΠ°Π»ΡŒΠ½ΠΎΠΉ. ЦСль исслСдования. Π Π°ΡΡˆΠΈΡ€Π΅Π½ΠΈΠ΅ возмоТностСй систСм Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ благодаря использованию Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2. ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ. ΠœΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° Ρ€Π΅Π°Π»ΠΈΠ·Π°Ρ†ΠΈΠΈ Π½Π°ΠΏΡ€Π°Π²Π»Π΅Π½Π° Π½Π° использованиС ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности ΠΈ Ρ‚Ρ€Π΅Ρ…ΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 Π² Π·Π°Π΄Π°Ρ‡Π°Ρ… прогнозирования ΠΈ мСдицинской диагностики. Π—Π°Π΄Π°Ρ‡Ρƒ исслСдования возмоТностСй ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ строятся Π½Π° основС ΡΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, рассмотрим Π² Π΄Π²ΡƒΡ… аспСктах: ΠΏΠ΅Ρ€Π²Ρ‹ΠΉ – ΠΎΠ± адСкватности отобраТСния ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΌΠΈ функциями принадлСТности нСопрСдСлСнностСй, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‚ Π² исходных Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…, ΠΈ Π²Ρ‚ΠΎΡ€ΠΎΠΉ – ΠΎ Ρ‚ΠΎΠΌ, ΠΊΠ°ΠΊΠΈΠ΅ прСимущСства ΠΈΠ»ΠΈ нСдостатки ΠΈΠΌΠ΅Π΅Ρ‚ ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΉ Π²Ρ‹Ρ…ΠΎΠ΄ Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»ΠΈ с ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹ΠΌΠΈ функциями принадлСТности. Π Π΅Π·ΡƒΠ»ΡŒΡ‚Π°Ρ‚Ρ‹ исслСдования. Π˜ΡΡΠ»Π΅Π΄ΠΎΠ²Π°Π½Ρ‹ возмоТности ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ Π½Π° ΠΏΡ€ΠΈΠΌΠ΅Ρ€Π°Ρ… Ρ€Π΅ΡˆΠ΅Π½ΠΈΡ Π·Π°Π΄Π°Ρ‡ΠΈ прогнозирования ΠΈ мСдицинской диагностики. Показана Ρ†Π΅Π»Π΅ΡΠΎΠΎΠ±Ρ€Π°Π·Π½ΠΎΡΡ‚ΡŒ построСния Ρ‚Ρ€Π΅Ρ…ΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 Π½Π° основС ΡΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…. Π’Ρ‹Π²ΠΎΠ΄Ρ‹. ΠŸΠΎΠΊΠ°Π·Π°Π½Ρ‹ прСимущСства использования ΠΈΠ½Ρ‚Π΅Ρ€Π²Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ ΠΏΡ€ΠΈ построСнии Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΈΡ… ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ с использованиСм ΠΏΡ€ΠΈΠ½Ρ†ΠΈΠΏΠ° мноТСствСнности ΠΌΠΎΠ΄Π΅Π»Π΅ΠΉ. ΠŸΡ€ΠΈΠ²Π΅Π΄Π΅Π½Ρ‹ исслСдования цСлСсообразности использования Ρ‚Ρ€Π΅Ρ…ΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Ρ‚ΠΈΠΏΠ° 2 для модСлирования ΡΡƒΡ‰Π΅ΡΡ‚Π²ΡƒΡŽΡ‰ΠΈΡ… нСопрСдСлСнностСй. ΠŸΡ€Π΅Π΄Π»ΠΎΠΆΠ΅Π½Π° ΠΌΠ΅Ρ‚ΠΎΠ΄ΠΈΠΊΠ° построСния Ρ‚Ρ€Π΅Ρ…ΠΌΠ΅Ρ€Π½Ρ‹Ρ… Ρ„ΡƒΠ½ΠΊΡ†ΠΈΠΉ принадлСТности Π² систСмах Π½Π΅Ρ‡Π΅Ρ‚ΠΊΠΎΠΉ Π»ΠΎΠ³ΠΈΠΊΠΈ, ΠΊΠΎΡ‚ΠΎΡ€Ρ‹Π΅ Π³Π΅Π½Π΅Ρ€ΠΈΡ€ΡƒΡŽΡ‚ΡΡ Π½Π° основС ΡΠΊΡΠΏΠ΅Ρ€ΠΈΠΌΠ΅Π½Ρ‚Π°Π»ΡŒΠ½Ρ‹Ρ… Π΄Π°Π½Π½Ρ‹Ρ…
    • …
    corecore