Інструменти побудови інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень ідентифікації культурних цінностей.
Ключові слова:
система підтримки прийняття рішень, інтелектуальний аналіз даних, ідентифікація культурних цінностей, нейронні мережі.
Анотація
У статті розглядається проблема розробки інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень ідентифікації культурних цінностей, питання вибору і обґрунтування методів та інструментів для її побудови. Розглянуто методи дослідження та побудови складних об'єктів, перспективи використання сучасних штучних нейронних мереж як інструменту для розробки інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень. Також визначено перспективи та шляхи подальшого дослідження і використання даної предметної області.
Посилання
Martynenko A., Moroz V., & Nulina I. (2020). An intelligent decision support system for cultural property identification. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, (39), 78-82. http://cit-journal.com.ua/index.php/cit/article/view/126
Martynenko A., Moroz B., Hulina I., & Syrotkina O. (2020). Conceptual model of an intelligent decision support system to identify cultural values. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, (40), 51-57. http://cit-journal.com.ua/index.php/cit/article/view/156
Martynenko A., Moroz B., Gulina I. “Intelligent decision support system for the identification of cultural values”. IV All-Ukrainian scientific-practical conference “Prospective areas of modern electronics, information and computer systems (MEICS-2019)”. Dnipro, November 27-29, 2019 http://meics.dnure.dp.ua/files/MEICS-2019.pdf
Komartsova L.G. "Methods and models in decision support systems at the initial stage of design of distributed computing systems" [Electronic resource] // Access mode: http://www.ict.nsc.ru/ws/Lyap2001/2250/index.html#ft
Haykin S. Neural networks. Complete course 2nd ed. Per. from English. - M.: Publishing house "Williams", 2006. - 1104 p.
Rutkovskaya D., Pilinsky M., Rutkovsky L. "Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems" 2nd ed., Stereotype. 2013.- 384 p.
Bodyansky E.V., Rudenko O.G. Artificial Neural Networks: Architectures, Learning, Applications. Kharkov: Teletekh, 2004. - 369 p.
Artificial neural networks (ANN) [Electronic resource] // Access mode: https://www.it.ua/ru/knowledge-base/technology-innovation/iskusstvennye-nejronnye-seti-ins
Neural network software [Electronic resource] // Access mode: https://bookflow.ru/nejrosetevoe-programmnoe-obespechenie
I.V. Ilyin, K.V. Gudkov ANALYSIS OF SOFTWARE FOR DEEP LEARNING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS [Electronic resource] // Access mode: http://www.penzgtu.ru/fileadmin/filemounts/confcit/articles/spring_2018/04.pdf
Top 9 Frameworks in the AI World [Electronic resource] // Access mode: https://geekflare.com/ai-frameworks/
A. Pavlenko. Types of neural networks. The principle of their operation and scope [Electronic resource] // Access mode: https: //otus.ru/nest/post/1263/
Neural networks [Electronic resource] // Access mode: http://wiki.mvtom.ru/index.php
Martynenko A., Moroz B., Hulina I., & Syrotkina O. (2020). Conceptual model of an intelligent decision support system to identify cultural values. COMPUTER-INTEGRATED TECHNOLOGIES: EDUCATION, SCIENCE, PRODUCTION, (40), 51-57. http://cit-journal.com.ua/index.php/cit/article/view/156
Martynenko A., Moroz B., Gulina I. “Intelligent decision support system for the identification of cultural values”. IV All-Ukrainian scientific-practical conference “Prospective areas of modern electronics, information and computer systems (MEICS-2019)”. Dnipro, November 27-29, 2019 http://meics.dnure.dp.ua/files/MEICS-2019.pdf
Komartsova L.G. "Methods and models in decision support systems at the initial stage of design of distributed computing systems" [Electronic resource] // Access mode: http://www.ict.nsc.ru/ws/Lyap2001/2250/index.html#ft
Haykin S. Neural networks. Complete course 2nd ed. Per. from English. - M.: Publishing house "Williams", 2006. - 1104 p.
Rutkovskaya D., Pilinsky M., Rutkovsky L. "Neural networks, genetic algorithms and fuzzy systems" 2nd ed., Stereotype. 2013.- 384 p.
Bodyansky E.V., Rudenko O.G. Artificial Neural Networks: Architectures, Learning, Applications. Kharkov: Teletekh, 2004. - 369 p.
Artificial neural networks (ANN) [Electronic resource] // Access mode: https://www.it.ua/ru/knowledge-base/technology-innovation/iskusstvennye-nejronnye-seti-ins
Neural network software [Electronic resource] // Access mode: https://bookflow.ru/nejrosetevoe-programmnoe-obespechenie
I.V. Ilyin, K.V. Gudkov ANALYSIS OF SOFTWARE FOR DEEP LEARNING OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS [Electronic resource] // Access mode: http://www.penzgtu.ru/fileadmin/filemounts/confcit/articles/spring_2018/04.pdf
Top 9 Frameworks in the AI World [Electronic resource] // Access mode: https://geekflare.com/ai-frameworks/
A. Pavlenko. Types of neural networks. The principle of their operation and scope [Electronic resource] // Access mode: https: //otus.ru/nest/post/1263/
Neural networks [Electronic resource] // Access mode: http://wiki.mvtom.ru/index.php
Опубліковано
2020-12-15
Як цитувати
Мартиненко, А., Мороз, Б., & Гуліна, І. (2020). Інструменти побудови інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень ідентифікації культурних цінностей. КОМП’ЮТЕРНО-ІНТЕГРОВАНІ ТЕХНОЛОГІЇ: ОСВІТА, НАУКА, ВИРОБНИЦТВО, (41), 71-75. https://doi.org/10.36910/6775-2524-0560-2020-41-12
Розділ
Автоматика та управління
