Nonlinear expert preference function concordance identification for multiple criteria decision making

The proposal generalization of expert estimates concordance idea for the case of nonlinear preferance function guaranties on optimal concordance of mesuarement and expert data, whereas machine learning approach ensure the possibility of more accurate approximation expert preference function with complex structure.Предложен подход согласования экспертных оценок для случая нелинейных функций предпочтения, который гарантирует оптимальное согласование данных измерений и экспертных данных, который при использовании методов машинного обучения обеспечивает возможность построения более точной аппроксимационной функции предпочтений эксперта

Nonlinear dynamic system kernel based reconstruction from time series data

A unified approach to reccurent kernel identification algorithms design is proposed. In order to fix the auxiliary vector dimension, the reduced order model kernel method is proposed and proper reccurent identification algorithms are designed

Ranking Model Real-Time Adaptation via Preference Learning Based on Dynamic Clustering

The proposed preference learning on clusters method allows to fully realizing the advantages of the kernel-based approach. While the dimension of the model is determined by a pre-selected number of clusters and its complexity do not grow with increasing number of observations. Thus real-time preference function identification algorithm based on training data stream includes successive estimates of cluster parameter as well as average cluster ranks updating and recurrent kernel-based nonparametric estimation of preference model

Nonlinear dynamic system kernel based reconstruction from time series data

A unified approach to reccurent kernel identification algorithms design is proposed. In order to fix the auxiliary vector dimension, the reduced order model kernel method is proposed and proper reccurent identification algorithms are designed

Обратные динамические модели в задачах идентификации и управления хаотическими системами

Inverse dynamic models approach for chaotic system synchronization in the presence of uncertain parameters is considered. The problem is identifying and compensating unknown state-dependent parametric disturbance describing an unmodelled dynamics that generates chaotic motion. Based on the method of inverse model control, disturbance observers and compensators are synthesized. A control law is proposed that ensures the stabilization of chaotic system movement along master reference trajectory. The results of computational simulation of controlled Rösller attractor synchronization are also presented

Построение функции предпочтения для принятия решений по нескольким критериям с использованием машинного обучения

The problem of expert preference function reconstruction in decision making process of multicriterion comparative assessment of set of object is considered. The problem is reduced to integral indicator identification using available data of object’s performance indexes measurements as well as expert estimation of integral indicators values for each object and feature weights. Based on machine learning approach and expert estimations concordance technique, the solution of preference function recovering problem is obtained in the form of optimal nonlinear object feature convolution.Рассмотрена проблема восстановления функции экспертных предпочтений в процессе принятия решений многокритериальной сравнительной оценки множества объектов. Задача сводится к интегральной идентификации индикатора с использованием данных измерений показателей эффективности объекта, а также экспертной оценки значений интегральных индикаторов для каждого объекта и весов признаков. В результате использования метода машинного обучения и метода согласования экспертных оценок, была получена функция предпочтения в виде оптимальной нелинейной свертки

Введение. Юбилей Н. Д. Кондратьева в свете современных проблем мировой экономики.

Есть исследователи, проблематика работ и теории которых остаются актуальными длительное время и после их смерти. К числу таких, несом- ненно, относится и Николай Дмитриевич Кондратьев – замечательный российский экономист, один из тех, чье имя довольно широко известно и за рубежом. И актуальность его идей тем более важно отметить в ознаме-нование 125-летнего юбилея Н. Д. Кондратьева, который мы отпраздновали в прошлом 2017 году. Именно этой теме – связи творчества Кондратьева и проблем современной экономики и экономической науки – и посвящены многие статьи данного выпуска ежегодника. Биографии и отдельным аспектам творчества ученого отведены статьи первого раздела. Тем не менее нельзя не сказать хотя бы немного об этой личности и во Введении

Кризисы и прогнозы в свете теории длинных волн

Для мира, уже который год переживающего кризис, наступил момент истины – упоение «сво-<br>бодной» экономикой прошло, уступив место разочарованию и усталости от радикального, без-<br>удержного либерализма. На смену идет система, еще не получившая своего «изма».<br>В свете этого особое значение приобретает теория длинных волн, созданная Н. Д. Кондратье-<br>вым, которая служит важнейшим инструментом для адекватного понимания текущих мир-<br>системных процессов. Мало того, эта теория в совокупности с теорией смены технологических<br>укладов является одной из немногих в экономической науке, которая позволяет строить научно<br>обоснованные прогнозы. В настоящей монографии затронут целый комплекс проблем, вполне<br>удачно объединенных под названием «Кризисы и прогнозы в свете теории длинных волн». Задачей<br>авторов было более точно установить влияние на экономические подъемы и кризисы объективных<br>и субъективных факторов циклов разной периодичности; выявить влияние инноваций на экономи-<br>ческую динамику на разных фазах циклов; использовать теорию длинных волн в совокупности<br>с теорией смены технологических укладов для построения научно обоснованных прогнозов. Так<br>или иначе авторы также касались проблемы органичной связи теории длинных (кондратьевских)<br>волн с теорией средне-срочных (жюгляровских) циклов. Ведь экономический кризис (крах, спад и<br>депрессия) – это наиболее драматичная часть именно среднесрочного экономического цикла. Кри-<br>зисы всегда являются результатом предшествующего активного роста, поскольку этот рост неиз-<br>бежно создает структурные напряжения не только в экономике, но и в обществе в целом (институ-<br>ты общества рассчитаны на определенный объем и масштаб явлений и процессов). Но, разумеется,<br>все кризисы при некоторых сходствах проходят по-разному. Кроме того, заметно отличаются они в<br>зависимости от того, на какой – повышательной или понижательной – фазе длинной кондратьев-<br>ской волны они случаются.<br>В монографии также затрагиваются и очень важные вопросы связи государств и экономиче-<br>ского развития, проблемы возникновения социально-политических кризисов в процессе модерни-<br>зации, другие аспекты социально-политической нестабильности в разных регионах мира

ВВЕДЕНИЕ. Циклическая динамика и некоторые проблемы мировой экономики

Для мира, уже который год переживающего кризис, наступил момент истины -упоение «свободной» экономикой прошло, уступив место разочарованию и усталости от радикального, безудержного либерализма. На смену идет система, еще не получившая своего «изма». Очевидно, однако, что без мощной и систематической государственной активности экономике уже не обойтись. У новой модели<br>будут, естественно, свои проблемы, но в любом случае для нас это движение вперед и, что очень важно, – движение в общем мировом тренде