Search

The features of the proposed fuzzy model for assessing the crisis state of enterprises have been disclosed. The MATLAB software environment has been selected as the environment for building a fuzzy output system. In the model of a fuzzy assessment of the crisis state of enterprises, the following input linguistic variables have been highlighted: the relative level of financial status, the probability of bankruptcy, the level of information security, the level of innovation potential. The terms of the input variables and the result variable have been described. The rule base for fuzzy inference system has been formulated. The results of modeling the assessment of the crisis state of enterprises have been represented by a fuzzy inference procedure.

Предложенная модель пространства состояний профессиональной пригодности оператора позволяет в общем виде спрогнозировать эффективность эргатической системы управления через метрики эффективности оператора, состоящие из нечётких множеств. Модель может быть использована в качестве предопределённого вектора параметров состояния оператора для формирования обратной связи при реализации обучающих систем с индивидуализацией трека обучения. Полученные результаты открывают перспективы в части интеллектуализации сложных компьютерных интерактивных систем, позволяют расширить теоретические представления в области человекомашинного взаимодействия. Данная работа может представлять интерес для специалистов в области человекомашинного взаимодействия, эргатических систем управления и обучающих и тренажёрных систем., The necessity of intensification of training through the individual learning scenario rose the urgency of the research. The current approach to developing static scenarios or professional training doesnt consider individual psychophysiological features that may have both temporal manifestation and depend on the operator competence. The aim of the research is to develop a model of a dynamic learning environment space for operator professional training. Findings. It was shown that the individualization of training can be achieved through the feedback from the learning environment. In other words, through the effectiveness of individual operator actions or analysis of the current professional level of the operator. We proposed to develop an individual training track through the adaptability of the learning environment, which can affect individual professional qualities and foster a point impact on the certain levels of training and mastering professional technological actions that are currently topical. The input parameter is the operators performance in the learning environment, and the output parameter is the environment response to the operators actions, that allows to implement a feedback loop. Input and output parameters can be expressed in terms of fuzzy variables due to the inaccuracy in the description of the learning environment and operator performance indicators. The fuzzy condition in this case satisfies the following limitation: a change in the performance of operator actions will be reflected in the reaction of the learning environment through the intensity of the operator work. Conclusions. The research outcomes open new perspectives in the intellectualization of complex computer interactive systems and allow to broaden theoretical concepts in the manmachine interaction. This work seems rather promising to the experts in manmachine interaction, ergatic control systems and training systems., №2(42) (2019)

The paper proposes a method to improve the quality of control of technical objects, the problem of automation of which was solved with the use of the classical control theory and such controllers as PI, PD, PID. The basic idea of the method consists in the gradual replacement of these controllers by their hybrid analogs realized with the use of the fuzzy logic apparatus (fuzzy – PI, fuzzy - PID, etc.). At the first stage, statistical information is collected about the inputs and outputs of the controller used (system error value , error integral θdt, magnitude of the generated control action U). The stage is considered complete when a set of data describing the operation of the controller for all modes of its operation will be created for the automated object. The next step involves the use of the obtained statistical data for synthesizing the base of the control rules of the hybrid controller(s). The solution of this problem is possible in a manual mode, but the process is very labor-consuming, it is associated with a significant risk of errors, manifested in the creation of duplicate or, more critically contradictory, control rules. The identification of these errors may require the developer of great effort and does not guarantee a successful outcome. In this connection, the problem of developing and using specialized software becomes urgent, which was done in this work. As a result, the duration of the developer's time costs decreased by 98%, and the risk of errors was reduced to zero. For ease of use, the result of applying the proposed software is presented in the form of a *.fis file, which can be opened and analyzed in Fuzzy Logic Toolbox. In the future, the software application under consideration can be transferred from the MATLAB modeling environment to any other programming language.

The aim of this article is to develop and test fuzzy optimization models for supporting decision making concerning choosing project portfolio in the framework of university strategic development program. Risk evaluation in the models is conducted within the framework of portfolio investment theory by G. Markoviz with the use of scenario approach. The main difference of suggested model from the previously formulated ones is the fact that utility function is used as fuzzy target function supported by the degree of stakeholders’ desire for change in respect of the university once the project is completed considering the importance of interested parties and cost of the project. It is suggested that the project utility is higher if the integral degree of stakeholders’ desire for change is lower once the project is completed, that is the satisfaction level of interested parties increases and their expectations improve. Stakeholders’ desire for changer upon project completion is defined with the use of given fuzzy conclusion rules. All model limitations are also fuzzy. Fuzzy optimization tasks are transformed into clear ones and are solved using standard methods. We can look as single-period characteristics as the limitation of suggested models. Once we broaden the planning period we need to consider alterations at every step of previously chosen project portfolio depending on achieved results and changes in external and internal factors. The other limitation is the absence of mechanisms for evaluating the project influence on relations between stakeholders as hair change can have further influence on relations between stakeholders and university. Improvement of models in this area can be a topic for further research. Materials presented in the article are of interest for university executives in charge of forming strategic development program in the context of limited budget and existing risks. Целью данной исследовательской статьи является разработка и апробация нечетких оптимизационных моделей поддержки принятия решений о выборе портфеля проектов в рамках программы стратегического развития университета. Учет рисков в моделях осуществляется в рамках теории портфельного инвестирования Г. Марковица с использованием сценарного подхода. Главное отличие предложенных моделей от ранее разработанных состоит в том, что в качестве нечеткой целевой функции используется функция удельной полезности, аргументами которой являются степени желания изменений стейкхолдеров в отношении вуза после осуществления проектов с учетом значимости заинтересованных сторон и величин затрат по проектам. Предполагается, что полезность проекта будет тем выше, чем сильнее снизится интегральная степень желания изменения стейкхолдеров в результате его осуществления, то есть чем больше вырастет удовлетворенность заинтересованных сторон и улучшатся их ожидания. Степени желания изменений стейкхолдеров после осуществления проектов определяются с помощью заданных нечетких правил вывода. Все ограничения в моделях также являются нечеткими. Нечеткие оптимизационные задачи сводятся к четким и решаются с помощью стандартных методов. В качестве ограничения предложенных моделей можно отметить их однопериодность. При увеличении горизонта планирования в модели следует ввести возможность пересмотра на каждом шаге состава выбранного ранее портфеля проектов в зависимости от уже достигнутых результатов и изменения внешних и внутренних условий. Другим ограничением является отсутствие механизма учета влияния проектов на отношения между самими стейкхолдерами, поскольку их изменение может в дальнейшем отразится на отношениях стейкхолдеров с вузом. Совершенствование моделей в данных направлениях может являться темой дальнейших исследований. Материалы статьи представляют интерес для руководителей университетов, принимающих решения о формировании программы стратегического развития в условиях ограниченного бюджета с учетом рисков. Работа выполнена п ри финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований в рамках научного п роекта № 15-32-01027.

The key purpose of the work is development of a method of control that allows simplifying, automating and unifying the process of design of the hybrid systems which are a basis of modern automation. To achieve a definite purpose, a method of control of a technical object based on the construction of an adaptive system of neuro-fuzzy inference is developed. The objects of the system of neuro-fuzzy inference are the classical and fuzzy models of control. Information exchange between models is provided by means of the developed hybrid control system. The result of the interaction of the two models is the automatic formation of the base of fuzzy controller rules based on knowledge about the control object obtained with its control using the classical controller. In the developed adaptive system of neuro-fuzzy inference signals of error and control in the classical model are used as data for creation a hybrid network. Signals of error and control in a fuzzy mod-el with automatically generated fuzzy inference rules are used as data to verify the created hybrid network in order to detect the fact of its retraining. Thus, during the control of a technical object by means of a hybrid system, the knowledge of an expert in the subject area for adjusting the parameters of the fuzzy controller are completely eliminated, that allows to control difficultly formalizable objects in conditions of uncertainty. To obtain reliable research results, a hybrid control system, consisting of classical and fuzzy models is developed. Numerical values of the error and control signals are obtained at discrete timepoints as a result of the interaction of the two models. Special files for creating and testing a hybrid network in the form of numerical matrixes are generated. The hybrid network is developed in the ANFIS editor of the MATLAB package. The generated structure of the FIS fuzzy inference system of the Sugeno type is graphically shown. The visualization of the dependence of training and verification errors from the number of training cycles is given. The surface of the fuzzy inference system is constructed, that allows estimating the dependence of the output variable on the input.

В статье рассматривается гипотеза возможности прогнозирования модели текста на основе поля эмерджентности. Предполагается, что на основе речевой ситуации возникает поле эмерджентности, в котором обозначена граница структурно-семантической модели, прогнозируемой в качестве вербальной формы данной речевой ситуации. Возникновение поля эмерджентности наблюдается при анализе разных переводов одного и того же произведения, ведь любой текст, который необходимо вербально интерпретировать, сам является моделью речевой ситуации. Основная задача, которая ставится в статье, заключается в попытке обозначения нечеткой модели, которая способна с максимальной долей вероятности рассчитать объем нечетких лингвистических множеств на уровне лексических единиц в рамках поля эмерджентности, потенциально применимых в качестве языкового материала для данной речевой ситуации.

The paper deals with the problem of revealing subtle consistent patterns of functional connections between sets of data describing a system of objects’ responses and being of significant value to solving control problems. The main strengths and weaknesses of utilizing fuzzy systems for modeling that limit the use of fuzzy logic in research are explored afterwards. It outlines the main features of the fuzzy model for identifying significant subtle (implicit) influences within a system of objects’ responses based on a cross between fuzzy set and data mining approaches which embrace fuzzy binary relations and correspondence and their composition as well as reflexive selection of mediating factors. The tool for obtaining assessments in natural language resulting from exploiting an automated learning algorithm is later suggested. The method’s ability to locate non-evident elements of a communication channel and evaluate the power of effects produced is then unveiled. After that the model’s applicability to examining the system of images’ responses when analysing implicit influences among their key attributes is discovered. The article lastly brings evidence for its adaptability to simulating mutual impacts of a range of economic objects. Рассмотрена проблема выявления срытых закономерностей в данных, характеризующих систему откликов объектов и обладающих значительной ценностью в решении задач управления. Выявлены основные достоинства и недостатки работы с нечеткими системами в процессе моделирования объекта, определяющие границы применения нечеткой логики. Приведена нечеткая модель поиска значимых скрытых (имплицитных) влияний в системе откликов объектов на основе нечетко-множественного подхода и интеллектуального анализа данных, объединяющих задание нечетких бинарных отношений и нечетких бинарных соответствий через их композицию, а также рефлексивный отбор опосредованных факторов. Установлена ее способность с помощью полученных на базе автоматизированного алгоритма обучения оценок на естественном языке идентифицировать скрытые элементы канала связи и определить силу их влияния на непосредственно измеряемые выходные показатели. Описана возможность применения модели в системе откликов изображений при анализе имплицитных влияний их ключевых параметров, а также ряда экономических объектов.

Modelling of failures is highly relevant from the point of view of corporate management in the real and financial-banking sector. To achieve effective corporate governance appropriate information and analytical support should be created, i.e. a system of monitoring the risk of bankruptcy of organizations in terms of the use of intellectual information technology. The specified monitoring is an important tool of ensuring the economic security of activity of the organizations. Indeed, organizations must constantly monitor their financial situation and analyze their financial stability because uncertainty and instability are the crucial properties of the economic and political environment today. Uncertainty is market conditions which are simultaneously affected by an immeasurable number of factors of different nature and orientation. Instability of the external environment is manifested through the uncertainty of the directions of change and their high frequency. This article discusses the issues and presents the results of research on the management of credit portfolio of a bank with the use of neural network models that provide new opportunities for reducing risks at the stage of bankruptcy of organizations with different change dynamics of the financial-economic condition of borrowers. Improving the efficiency of management of the bank’s credit portfolio based on the neural network logistic iterative dynamic method and the Mamdani fuzzy method. Much attention is paid to comparison of dynamic models with many famous foreign and domestic quantitative static models and expert rating models and methodology regulated by the government of the Russian Federation. Proposals are made for the consolidated management of credit portfolio of the bank. The proposed neural network logistic iterative dynamic method is summarized in terms of increasing its predictive power under the conditions of insufficient information about the intermediate values of probability of the bankruptcy of the borrower. The proposed ideas are tested in computational experiments on the real data from construction companies of Russia. The findings of the study show that the neural network iterative dynamic method allows us to build extrapolation models of failures of organizations in managing the credit portfolio of the Bank. Разработка моделей банкротств прежде всего актуальна с точки зрения корпоративного управления в реальном и финансово-банковском секторе. Для достижения эффективности корпоративного управления должно быть создано соответствующее информационно-аналитическое обеспечение, т. е. система мониторинга риска банкротства организаций в условиях использования интеллектуальных информационных технологий. Указанный мониторинг - это один из важных инструментов обеспечения экономической безопасности деятельности организаций. Действительно, организации должны постоянно следить за своим финансовым положением и анализировать финансовую устойчивость, поскольку важнейшими свойствами экономико-политической среды в настоящее время является неопределенность и нестабильность. Под неопределенностью понимается рыночные условия, на которые одновременно оказывает воздействие неизмеримое число факторов различной природы и направленности. Нестабильность внешней среды проявляется через неопределенность направлений ее изменений и их высокую частоту. В данной статье рассмотрены вопросы и представлены результаты исследований по управлению кредитным портфелем банка с применением нейросетевых моделей, которые дают новые возможности снижать риски на стадии банкротства организаций при различной динамике изменения финансово-экономического состояния заемщиков. Повышение эффективности управления кредитным портфелем банка основано на нейросетевом логистическом итерационном динамическом методе. Уделено большое внимание сравнению разработанной динамической модели со многими известными количественными зарубежными и отечественными статическими моделями, экспертными и рейтинговыми моделями и регламентированной методикой Правительства Российской Федерации. Сделаны предложения по обобщенному управлению кредитным портфелем банка. Сделано обобщение предложенного нейросетевого логистического итерационного динамического метода в аспекте увеличения его прогностической силы в условиях неполноты данных о промежуточных значениях вероятности банкротства организации-заемщика. Проведена апробация предложенных идей в вычислительных экспериментах на реальных данных строительных организаций России. Выводы, полученные в ходе исследования, показывают, что нейросетевой логистический итерационный динамический метод позволяет строить экстраполяционные модели банкротств организаций при управлении кредитным портфелем банка.

Предлагается модель оценки степени достижения конечной цели проекта на основе анализа основных подцелей (вех) проекта, через формализацию проекта в виде последовательного проецирования нечетких моделей, базирующуюся на методах программного и сетевого программирования, позволяющая не только представить проект в виде дерева целей, но и найти оптимальный и достижимый вариант реализации проекта. This paper suggests a model of degree evaluation of final project objective achievement. It is on the basis of analysis of the main project subgoals (milestones), by formalization of the project by way of consequent projection of fuzzy models. The project formalization is based on the methods of programming and network programming. It allows not only introducing the project in the form of an objective tree, but also finding the optimum and achievable variant of project implementation

Проведено аналіз існуючих методів настроювання нечітких моделей та оцінка можливостей їх застосування для настроювання параметрів нечітких моделей функціонування перспективного озброєння., Проведен анализ существующих методов настройки нечетких моделей и оценка возможностей их применения для настройки параметров нечетких моделей функционирования перспективного вооружения., The analysis of existing methods of fuzzy set models study and assessment of the possibility of their application in the study of future weapons fuzzy models operation has been carried out.