Search

Object is a system of method of managing the design preparation for the production of electronic devices. The work is devoted to changing the concept of control, rearranging the priorities in the design preparation of production for the analysis of the vibrational and resonant properties of the design of an electronic device without changes in the production process. As a result of the application of the proposed control concept, neither the production technology nor the sequence of stages and stages of production should be violated, but iteration cycles in production and the influence of the subjective factor on the final parameters and layout of the electronic device should be excluded. The aim is to improve the method of managing the design preparation for the production of electronic devices by developing a new management concept based on a single information space for the layout of an electronic device, operational management of the design preparation for production and an enterprise resource management system. Ref. 5, pic. 2., Об’єктом дослідження є спосіб управління конструкторською підготовкою виробництва електронних апаратів. Робота присвячена зміні концепції управління, перестановці пріоритетів в конструкторській підготовці виробництва нааналіз вібраційних і резонансних властивостей конструкції електронного апарату без змін в процесі виробництва. В результаті застосування пропонованої концепції управління не повинні бути порушена ні технологія виробництва, ні послідовність етапів і стадій виробництва, а повинні бути виключені ітераційні цикли у виробництві і вплив суб'єктивного чинника на кінцеві параметри і компоновку електронного апарату. Метою роботи є вдосконалення способу управління конструкторською підготовкою виробництва електронних апаратів шляхом розробки нової концепції управління, яка спирається на єдиний інформаційний простір компоновки електронного апарату, оперативного управління конструкторською підготовкою виробництва і системи управління ресурсами підприємства. Бібл. 5, іл. 2. &nbsp

Запропонована концепція управління конструкторською підготовкою виробництва електронних апаратів, яка спирається на єдиний інформаційний простір компоновки електронного апарату, оперативного управління конструкторською підготовкою виробництва і системи управління ресурсами підприємства та дозволяє підвищити ефективність управління конструкторською підготовкою виробництва електронних апаратів.

Обсяг магістерської дисертації налічує 88 сторінок, представлено 43 ілюстрації та 7 таблиць. Загалом було опрацьовано 34 джерела. Актуальність: впровадження медичних інформаційних систем здебільшого напрямлене на створення автоматизованих управлінських та адміністративних процесів роботи медичного персоналу. Системи підтримки прийняття лікарських рішень (СППЛР) допомагають полегшити процеси пошуку оптимального варіанту для формування плану лікування пацієнтів, за допомогою системи підказок та попереджень, що в свою чергу сприяє зменшенню кількості лікарських помилок. Мета: створення алгоритму функціонування системи прийняття рішень для лікування хворих з підтвердженим COVID-19. Об’єктом дослідження є процес визначення стану здоров’я хворого на COVID-19 для формування лікувальних заходів. Предмет дослідження: моделі, методи та інформаційні технології підтримки прийняття лікарських рішень при здійснені лікувальних заходів при COVID-19. Наукова новизна системи підтримки прийняття рішень полягає у створенні унікального алгоритму прогнозування рекомендаційних призначень для лікування хворих з підтвердженим COVID-19, що базується на затверджених протоколах лікування із врахуванням обмежуючих протипоказань, які є у пацієнта. Задачі магістерської дисертації: - провести аналіз нормативних документів, якими регулюються процеси лікування пацієнтів із COVID-19; - описати основні процесів діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини з надання медичної допомоги хворим на COVID-19, що можуть бути автоматизовані за допомогою СППЛР; - визначити основні показники стану пацієнта, які використовують лікарі при призначенні лікування пацієнтам із підтвердженим випадком COVID-19, та параметри протипоказань до певних видів лікування; - провести дослідження правил побудови систем підтримки прийняття рішень, на основі чого сформувати вимоги для побудови алгоритму функціонування системи; розробити логіку та СППЛР, спроєктувати блок-схему алгоритму функціонування СППЛР; - змоделювати блок-схеми автоматизованих процесів діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини, що пов’язані з формуванням необхідної медичної документації прийому хворого; - сформувати вимоги для розробки програмного продукту на основі блок-схеми алгоритму функціонування системи підтримки прийняття рішень; - розробити функціональний модуль СППЛР для формування плану лікування хворих COVID-19 на першому рівні надання медичної допомоги (для лікаря загальної практики-сімейної медицини); - провести тестування розробленої СППЛР. У результаті виконання магістерської дисертації було спроєктовано блок-схеми автоматизації процесів заповнення медичної документації, для реалізації СППЛР алгоритмізовано бізнес-процеси діяльності лікаря загальної практики-сімейної медицини, що направлені на лікування хворих та розроблено МІС із функціональним модулем СППЛР. Практична цінність роботи полягає у можливості застосування отриманих результатів для ефективної роботи лікарів загальної практики-сімейної медицини. Апробація роботи. Основні положення і результати роботи були представлені на міжнародній конференції Globalization of scientific knowledge: international cooperation and integration of sciences (Відень, жовтень 2022 р.), які опубліковані у Міжнародному науковому журналі «Грааль науки», а також подано до друку матеріали на Міжнародну науково-практичну конференцію «Сучасний стан та перспективи біомедичної інженерії» (15-16 грудня 2022 р.) та статтю у фаховий журнал «Біомедична інженерія і технологія». The volume of the master's thesis consists of 88 pages, 43 illustrations and 7 tables are presented. In total, 34 sources were processed. Relevance: the implementation of medical information systems is mostly aimed at creating automated management and administrative processes for medical staff. Medical decision support systems (MDSS) help facilitate the process of finding the best option for the formation of a treatment plan for patients, using a system of tips and warnings, which in turn helps to reduce the number of medical errors. Purpose: to create an algorithm for the functioning of the decision-making system for the treatment of patients with confirmed COVID-19. The object of research is the process of determining the health status of a patient with COVID-19 for the formation of treatment measures. Subject of research: models, methods and information technologies for supporting medical decision-making in the implementation of medical measures for COVID-19. The scientific novelty of the decision support system is to create a unique algorithm for predicting recommended prescriptions for the treatment of patients with confirmed COVID-19, based on approved treatment protocols, taking into account the limiting medical contraindications that the patient has. Tasks of the master's thesis: - to analyze the regulatory documents that govern the treatment of patients with COVID-19; - to describe the main processes of the activity of a general practitioner of family medicine in providing medical care to patients with COVID-19, which can be automated with the help of MDSS; - to identify the main indicators of the patient's condition, which are used by doctors when prescribing treatment to patients with a confirmed case of COVID-19, and the parameters of contraindications to certain types of treatment; - to conduct a study of the rules for building decision support systems, based on which to form requirements for building an algorithm for the functioning of the system; to develop logic and MDSS, to design a block diagram of the algorithm for the functioning of MDSS; - to model block diagrams of automated processes of activity of a general practitioner of family medicine, which are related to the formation of the necessary medical documentation of the patient's admission; - to formulate requirements for the development of a software product based on a block diagram of the algorithm of the decision support system; - to develop a functional module of MDSS for the formation of a treatment plan for patients with COVID-19 at the first level of medical care (for a general practitioner of family medicine); - to conduct testing of the developed MDSS. As a result of the master's thesis, the flowcharts of automation of the processes of filling in medical documentation were designed, for the implementation of the MDSS, the business processes of the general practitioner's activities aimed at treating patients were algorithmized and the MIS with the functional module of the MDSS was developed. The practical value of the work lies in the possibility of applying the obtained results for the effective work of family medicine doctors. Approbation of work. The main provisions and results of the work were presented at the international conference Globalization of scientific knowledge (Vienna, October 2022), which were published in the International Scientific Journal "Grail of Science"; materials were also submitted for publication at the International Scientific - the practical conference " Current State and Prospects of Biomedical Engineering" (December 15-16, 2022) and an article in the professional journal "Biomedical Engineering and Technology".

Магістерська дисертація: 102 с., 42 рис., 22 табл., 1 додаток, 18 джерел. Об'єкт дослідження: нелінійні нестаціонарні процеси, представлені часовими рядами. Мета роботи: побудова математичних моделей процесів в економіці та фінансах; оцінювання прогнозів; розробка програмного забезпечення для виконання обчислювальних експериментів. Метод дослідження: математичні моделі і методи аналізу процесів в економіці та фінансах. В роботі проведений огляд існуючих методів прогнозування. Наведено моделі інтелектуального аналізу даних. Розглянуто і проаналізовано статистичні тести для аналізу. Створено програмне забезпечення для моделювання та прогнозування процесів на базі моделей інтелектуального аналізу даних. В роботі порівняно прогнозування процесів авторегресійними моделями та за допомогою методів інтелектуального аналізу даних. Система реалізована на базі платформи .Net Framework з використанням мови програмування C#, наведено приклади застосування програми для прогнозування реальних цін акцій компаній та біржових індексів. Розглянуто шляхи можливого подальшого вдосконалення системи. Master’s thesis: 102 p., 42 fig., 22 tabl., 1 appendix, 18 sources. Object of research: nonlinear nonstationary processes represented by time series. Objective: building mathematical models of economic and financial processes; evaluation of forecasts; development of software to perform computational experiments. Method of research: mathematical models and methods of analysis economic and financial processes. The paper reviews the most modern systems for time series analysis. Some of the known models and methods of forecasting are given. There are considered and analyzed statistical tests. A software for analytical modeling and forecasting processes to exchange models is based on methods of intellectual data analysis was created. The paper compares the forecasting of selected stock prices using both autoregressive moving average and the methods of intellectual data analysis. The system is implemented on the platform .Net Framework using the programming language C #, there are examples of programs for forecasting real stock prices and stock exchanges. There are ways of possible further improve the system.

Дипломна робота: 143 ст., 13 рис., 22 табл., 2 додатки, 17 джерел. Метою роботи є спроектувати систему «Додаток для ведення бухгалтерського обліку», розробити систему підтримки прийняття рішень з метою виявлення пріоритетних напрямків розвитку і побудови стратегій досягнення цілей. У роботі проведено дослідження та аналіз системи «Додаток для ведення бухгалтерського обліку», описані методи та методології для здійснення відповідного аналізу, деякі з яких були реалізовані у розробленій системі підтримки прийняття рішень. Систему підтримки прийняття рішень було реалізовано для здійснення управління системою «Додаток для ведення бухгалтерського обліку» шляхом побудови моделі системи, аналізу її стійкості, внесення змін в її структуру, моделювання сценаріїв майбутнього для вибору найкращого. Планується розвивати роботу у напрямку розростання функціоналу, додавання модулю прогнозування, додавання побудови графіків до змодельованих сценаріїв майбутнього системи, автоматичний вибір найкращого сценарію. Diploma Thesis (Bachelor`s Thesis): 143 p., 13 fig., 22 tabl., 2 annexes, 17 sources. The purpose of the work is to design the system "The application for accounting", to develop a decision support system in order to identify priority areas for the development of the application and to build strategies to achieve goals of the system. The research and analysis of the system "The application for accounting", methods and methodologies for the analysis, some of which were implemented in the decision support system, which was developed, are carried out in the work. The decision support system was implemented to manage the system "The application for accounting" by building a model of the system, analyzing its stability, making changes to its structure, modeling future scenarios to choose the best. It is planned to develop work in the directions of growth of functionality, addition of the forecasting module, addition of construction for building the schedules of the future scenarios of the system, automatic selection of the best scenario.

Дипломна робота: 97с.; 10 рисунків, 9 таблиць, 37 джерел, 1 додаток. Дана робота присвячена створенню інструменту (програмного продукту) для забезпечення допомоги в прийнятті управлінських рішень в процесі планування рекламного бюджету підприємства або організації. Об’єкт дослідження: процес планування рекламного бюджету компанії. Предмет дослідження: методи та засоби планування і розподілення рекламного бюджету. Мета дослідження: дослідити методи та підходи до планування рекламного бюджету, створення системи підтримки прийняття рішень для ефективного планування рекламного бюджету компанії. У роботі був проведений аналіз існуючих методів та підходів до планування рекламного бюджету та оптимізації його розподілення. Розроблена комп’ютерна реалізація запропонованої моделі та використана для прикладу ефективного розподілення рекламних повідомлень між радіо та телебаченням при заданих умовах та бюджетних обмеженнях. The work consist of: 97p.; 10 wrapfigure, 9 tables, 37 sources, 1 applications. This work is dedicated to development of a program tool (software product) that provides assistance for management decision-making in the process of planning of advertising budget of the company. Object of research: advertising budget of the company. Subject of research: methods of efficient advertising budget planning. The purpose of the study: to research methods and approaches to advertising budget planning and to create a decision support system for effective planning of the company’s advertising budget. Study includes the analysis of existing methods and approaches to advertising budget planning and optimization of its distribution. The computer implementation of the offered model was developed and used to effectively distribute advertising messages between radio and TV under the set conditions and budgetary restrictions.

Магістерська дисертація: 144 с., 70 рис., 30 табл., 1 додаток, 18 джерел. Дана робота присвячена дослідженню методів прогнозування нестаціонарних фінансових рядів, а також вплив різних зовнішніх факторів на якість їх прогнозів. Об’єктом дослідження є фондові акції компаній та їх прогноз. Предметом дослідження являються нестаціонарні фінансові часові ряди, методи машинного навчання для їх обробки, вплив зовнішніх подій на прогнози та статистичні критерії для оцінки адекватності моделей. Метою дослідження є побудова системи підтримки прийняття рішень, яка допомагатиме учасникам фондового ринку створювати свої короткострокові та довгострокові стратегії. Також задачею є побудова прогнозів з та без урахування зовнішніх факторів, щоб дослідити, який метод прогнозування є ефективнішим. Актуальність роботи полягає в тому, що учасники фондового ринку мають потребу в інструментах прогнозу ціноутворень акцій компаній для своєї діяльності, у той час як ідеального інструменту все ще не існує. Результатом роботи являється система підтримки прийняття рішень, яка прогнозує коливання акцій компаній з та без урахування зовнішніх факторів, порівнює їх ефективність та надає кращий результат кінцевому користувачу. Новизною роботи являється аналіз зовнішніх факторів на ціноутворення акцій компаній. The topic: Modeling of influence of the external factors on stock prices. Master thesis: 144 p., 70 fig., 30 tabl., 1 appendix, 18 ref. This work is devoted to the study of methods for forecasting non-stationary financial series and the influence of various external factors on the quality of forecasts. The object of the study is the company's stock prices and their forecast. The subject of the research is non-stationary time series, machine learning methods for their processing, the influence of external factors on the forecasts and statistical criteria for assessing the adequacy of models. The aim of the study is to build a decision support system that helps stock market participants create their own short-term and long-term strategies. Also the task is to make forecasts with and without taking into account external factors to investigate which forecasting method is more effective. The relevance of the work is that stock market participants need to forecast the companies stock prices for their business, while the perfect tool still does not exist. The result of the work is a decision support system that predicts the stock prices of companies with and without external factors, compares their effectiveness and gives the best result to the end user. A novelty of the work is the analysis of external factors that influence the stock pricing of companies.

Магістерська дисертація: 134 с., 39 рис., 23 табл., 1 додаток, 16 джерел. Об’єктом дослідження є страховий ринок. Предметом дослідження є фінансово-економчіні показники страхових компаній, методи машинного навчання. Мета дослідження: 1. Розробити систему підтримки прийняття рішень щоб базувалась на методах машинного навчання. 2. Відтворити засоби прийняття рішень з точки зору страховика за певними моделями. Актуальність теми: формування ринкової економіки країни включає надійний страховий захист суб’єктів господарювання. Через це постає потреба у пошуку ефективних засобів мобілізації фінансових ресурсів страхових компаній та їх використання. Результат роботи: розроблено та реалізовано систему, що дозволяє оцінити майбутній стан страхової компанії за її поточними фінансово-економічними показниками. Новизна роботи: спроектовано і реалізовано нову (авторську) систему підтримки прийняття рішень для розв’язання задач оцінювання і прогнозування стану страхової компанії, яка відрізняється функціональною повнотою і можливістю врахування невизначеностей, характерних для процесу оцінювання стану страхової компанії. The topic: Decision support system for estimation and forecasting state of insurance company. Master’s Thesis 134 pp., 39 Fig., 23 tables, 1 supplement, 16 sources. The object of the study is the insurance market. The subject of the study is the financial and economic indicators of insurance companies, methods of machine learning, statistical quality criteria. The aim of the study: 1. Develop a decision support system based on machine learning methods. 2. Reproduce decision-making tools from the point of view of the insurer according to certain models. Relevance of the topic: the formation of a market economy of the country includes reliable insurance protection of business entities. Because of this, there is a need to find effective means of mobilizing the financial resources of insurance companies and their use. The result of the work: a decision support system has been implemented that allows to assess the future condition of the insurance company by its financial and economic indicators. Novelty of work: designed and implemented a new (author's) decision support system for solving problems of assessment and forecasting of the insurance company, which differs in functional completeness and the ability to take into account the uncertainties inherent in the process of assessing the insurance company.

Дипломна робота: 123 с., 23 рис., 18 табл., 2 додатки, 10 джерел. Об'єкт дослідження: нелінійні нестаціонарні процеси, представлені часовими рядами. Мета роботи: побудова математичних моделей процесів в економіці та фінансах; оцінювання прогнозів; розробка програмного забезпечення для виконання обчислювальних експериментів. Метод дослідження: математичні моделі і методи аналізу процесів в економіці та фінансах. В роботі проведений огляд існуючих систем для аналізу часових рядів. Наведено моделі та методи прогнозування. Розглянуто і проаналізовано статистичні тести для аналізу. Створено програмне забезпечення для моделювання та прогнозування процесів на базі авторегресійних моделей з ковзним середнім. В роботі порівняно прогнозування вибраних цін акцій за допомогою як власного програмного продукту, так і існуючого аналогу для статистичної обробки даних. Система реалізована на базі платформи .Net Framework з використанням мови програмування C#, наведено приклади застосування програми для прогнозування реальних цін акцій компаній та процесу Лоренца. Розглянуто шляхи можливого подальшого вдосконалення системи. Bachelor thesis: 123 p., 23 fig., 18 tabl., 2 appendixes, 10 sources. Object of research: nonlinear nonstationary processes represented by time series. Objective: building mathematical models of economic and financial processes; evaluation of forecasts; development of software to perform computational experiments. Method of research: mathematical models and methods of analysis economic and financial processes. The paper reviews the most modern systems for time series analysis. Some of the known models and methods of forecasting are given. There are considered and analyzed statistical tests. A software for analytical modeling and forecasting processes to exchange models is based on autoregressive moving average was created. The paper compares the forecasting of selected stock prices using both its own software product and the existing analogue for statistical data processing. The system is implemented on the platform .Net Framework using the programming language C #, there are examples of programs for forecasting real stock prices and Lorenz process. There are ways of possible further improve the system.

Об’єкт дослідження: система підтримки прийняття рішень в сфері розробки IT-проектів. Предмет дослідження: методи та засоби прийняття рішень в сфері розробки IT-проектів Мета дослідження: покращити якість управлінських рішень в сфері розробки IT-проектів Постановка задачі: розробити систему підтримки прийняття рішень в сфері розробки IT-проектів на базі математичного апарату методу аналізу ієрархій Програмний продукт було розроблено з використанням мови програмування C#, інтерфейс - використовуючи технології Windows Form. Object of research: decision support system in the field of IT project development. Subject of research: methods and means of decision-making in the field of IT- project development The purpose of the study: to improve the quality of management decisions in the field of IT project development Problem statement: to develop a decision support system in the field of IT project development on the basis of the mathematical apparatus of the method of hierarchy analysis The software product was developed using the C # programming language, the interface - using the Windows Form technology.

Проєкт містить 73 с. тексту, 29 рисунків, 4 таблиці, посилання на 22 літературне джерело, 4 додатки. Об’єктом розробки є аналітична система підтримки терапевта Мета розробки – розробка програмного комплексу для користувачів лікарів, що дозволить підвищити точність аналізу медичних зображень та дозволить експортувати результати медичних дослідів. Даний дипломний проект присвячено розробці клієнтського додатку для модифікації та обробки медичних зображень. Метою бакалаврської роботи є створення системи унікальним функціоналом, за допомогою якого лікарі зможуть застосувати методи математичного аналізу та обробку зображень у діагностиці. В дипломному проекті розглянуті основні технології розробки програмного забезпечення для створення сучасного, функціонального додатку, їх переваги та недоліків. The project contains 72 pages. text, 31 figures, 4 tables, references to 22 literature sources, 4 appendices. The object of development is an analytical support system for the therapist . The purpose of the development is to develop a software package for medical users, which will increase the accuracy of medical image analysis and will export the results of medical experiments. This diploma project is devoted to the development of a client application for the modification and processing of medical images. The purpose of the bachelor's thesis is to create a system with unique functionality, through which doctors can apply the methods of mathematical analysis and image processing in diagnostics. The diploma project considers the main technologies of software development for creating a modern, functional application, their advantages and disadvantages.

Пояснювальна записка дипломного проекту складається з п'яти розділів, містить 22 таблиці, 4 додатків та 21 джерел – загалом 86 сторінок. Об`єкт дослідження: автоматизована система оцінки небезпек надводних і повітряних цілей. Мета дипломного проекту: підвищення швидкості і точності обчислення рівня небезпеки від надводних і повітряних цілей на ракетному крейсері. Дипломний проект присвячено проектуванню і розробці системи автоматичного управління оцінкої набезпек на ракетному крейсері. Принцип роботи системи заснований на роботі нейронних мереж, аналізі вхідних данних, що забезпечує максимальну точність і швидкість обчислень в процесі оцінки небезпек в морському театрі бойових дій. В проекті розроблено схеми системи управління та бази даних, а також діаграма класів і блок-схема алгоритму роботи програми. The explanatory note of the diploma project consists of five sections, contains 22 tables, 4 applications and 21 sources - a total of 86 pages. The object of study: automated threats evaluation system for surface and air targets. The aim of the diploma project: increase the speed and accuracy of calculating the level of danger from surface and air targets on a missile cruiser. The diploma project is devoted to the design and development of an automatic control system for safety assessment on a missile cruiser. The principle of operation of the system is based on the operation of neural networks, analysis of input data, which provides maximum accuracy and speed of calculations in the process of hazard assessment in the naval theater of operations. The project develops schemes of the control system and database, as well as a class diagram and a block diagram of the algorithm of the program.

Дипломна робота: 141 c., 90 рис., 13 табл., 8 джерел, 2 додатки Розглянуто моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів за допомогою регресійних різницевих рівнянь. Досліджено поведінку цін на акції відомих компаній, їх аналіз та прогнозування. Спроектована інформаційно-аналітична система для моделювання та прогнозування стаціонарних і нестаціонарних фінансово-економічних процесів на базі авторегресійних моделей та їх модифікацій. А саме: авто регресії (АР), авторегресії з ковзним середнім (АРКС), авторегресії з умовною гетероскедастичністю (АРУГ), узагальненої авторегресії з умовною гетероскедастичністю (УАРУГ). Параметри математичних моделей оцінені за допомогою методу найменших квадратів (МНК) та рекурсивного методу найменших квадратів (РМНК). Для аналізу адекватності побудованих моделей використовувалися коефіцієнт детермінації, сума квадратів похибок, статистика Дарбіна-Уотсона. Для якості отриманих прогнозів використовувалися середня абсолютна похибка та середня абсолютна похибка в процентах. У роботі описано результати прогнозування цін активів за допомогою створеного програмного продукту та пакету для статистичної обробки даних Eviews. Наведені графічні матеріали для візуального аналізу та здійснено порівняльний аналіз результатів, виконаних за допомогою різних інструментаріїв. Система реалізована на базі платформи .Net Framework 4.5 з використанням мови програмування C# у середовищі Visual Studio 2017. Bachelor thesis: 141 p., 90 figures, 13 tables, 8 sources, 2 appendices Modeling and forecasting of financial and economic processes with the help of difference equations are considered. The behavior of stock prices of well-known companies, their analysis and forecasting is studied. An information and analytical system for modeling and forecasting of stationary and nonstationary financial and economic processes on the basis of regression models and their modifications is designed and software implemented. Namely: autoregression (AR), autoregression with moving average (ARMA), autoregressive conditional heteroskedasticity (ARCH), generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) models were developed. The parameters of the models are estimated using the least squares (LS) method and the recursive least squares (RLS) method. The coefficient of determination, the sum of squares of errors, and Darbin-Watson statistics were used to analyze the adequacy of the models constructed. The average absolute error and the average absolute error in percent were used for the quality of the obtained forecasts. The thesis describes the results of forecasting asset prices using the created software product and package for statistical data processing Eviews. Graphic materials for visual analysis are presented and a comparative analysis of the results using different tools is performed. The information processing system was implemented on the basis of .Net Framework 4.5 using the C# programming language in Visual Studio 2017.

Запропонована інформаційна технологія прогнозування настання епілептичного нападу на основі сигналу ЕЕГ, яка використовує розроблений програмний комплекс розрахунку показників складності та варіабельності поведінки сигналу ЕЕГ, а також побудовані на основі цих показників індивідуалізовані прогностичні моделі з урахуванням локалізації патологічних зон, уможливлює ідентифікувати періоди функціонування головного мозку у хворих на епілепсію. According to the technology developed, decision support during the diagnostic process of determining periods of epileptic seizure by EEG is carried out in three stages: obtaining and processing of data, development of prognostic models and formation of diagnostic conclusions. The information technology of the prediction of the occurrence of epileptic seizure on the basis of an EEG signal which uses the developed software of complexity and variability indices calculation, and also built on the basis of these indices individualized prognostic models, with use of informative leads, enables to identify the periods of functioning of the brain in patients with epilepsy. Предложенная информационная технология прогнозирования наступления эпилептического приступа на основе сигнала ЭЭГ, которая использует разработанный программный комплекс расчета показателей сложности и вариабельности поведения сигнала ЭЭГ, а также построенные на основе этих показателей индивидуализированные прогностические модели с учетом локализации патологических зон, способствует идентификации периодов функционирования головного мозга у больных эпилепсией.

Дипломна робота: 109 с., 27 рис., 27 табл., 27 джерел. Тема дослідження: методи data-mining в задачах прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. Об'єкт дослідження – статистичні дані стосовно розвитку досліджуваних процесів. Предмет дослідження – методи статистичного аналізу масивів даних з метою побудови адекватних моделей досліджуваних процесів. Мета роботи – підібрати підходящу модель для опису даних. Метод дослідження – побудова математичних моделей вибраних процесів на основі масивів даних та оцінка статистичних критеріїв для перевірки адекватності побудованої моделі використовуючи технологію data mining. Актуальність – створення системи, яка дозволить підібрати адекватну модель основану на критеріях. Результати роботи – система, яка підбирає підходящі статистичні моделі. Новизна роботи – запропоновано методику побудови регресійних моделей з використанням інформаційної технології data-mining; Запропонована модифікована процедура оцінювання структури моделі, яка відрізняється способом оцінювання умовної дисперсії; на основі статистичних даних побудовані нові моделі, які забезпечують можливість обчислення високоякісних оцінок прогнозів. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – вдосконалення обраних методів, розширення сфер використання. Master’s thesis: 109 p., 27 fig., 27 tabl., 27 sources. The topic of the research: methods of data-mining in the prediction of nonlinear nonstationary processes Object of study – statistic’s data related to observed processes. Purpose of the study – statisticals methods of analysing big data with purpose of making adequate models. Purpose – chose the most suitable model for describing data. Research method – making mathematical models chosing processes based on big data and evaluationg statisticals criterias for validating built models using data mining. Urgency – creating system which allows to choose model based on criterias. Results – system of choosing the most appropriate model. The novelty of the work – proposed the method of formation regression models using data-mining technology; proposed modified procedure of structure assessment, based on assessing conditional variance; new models were created based on statistical data which give opportunity to calculate high quality forecast estimates. The further development of the research subject – improvement of selected methods, expansion of use.

Метою даної роботи було розроблення інтелектуальної системи підтримки прийняття рішень для вибору найбільш ефективного каталізатору процесу окислювальної конденсації метану. Методи, що обрані в системі для прийняття рішень, це метод аналізу ієрархій та інтелектуальний аналіз даних на базі дерев рішень. Перший з них потребує участі людини-експерта, другий виконує інтелектуальний аналіз даних без участі фахівця. Цей підхід обраний тому що методи на основі дерев рішень входять в першу десятку за своєю ефективністю для інтелектуального аналізу даних. Для комп’ютерної реалізації системи було використано об’єктно-орієнтовне програмування на базі Microsoft Visual Studio. The object of this work was to develop an intelligent decision support system to select the most effective catalyst for the process of oxidative condensation of methane. The methods chosen in the decision-making system are the hierarchy analysis method and data mining based on decision trees. The first of them requires the participation of a human expert, the second performs data mining without the participation of a specialist. This approach was chosen because methods based on decision trees are among the top ten in terms of effectiveness for data mining. For computer implementation of the system, object-oriented programming based on Microsoft Visual Studio was used. Целью данной работы была разработка интеллектуальной системы поддержки принятия решений для выбора наиболее эффективного катализатора процесса окислительной конденсации метана. Методы, избранные в системе принятия решений – это метод анализа иерархий и интеллектуальный анализ данных на базе деревьев решений. Первый из них требует участия человека-эксперта, второй выполняет интеллектуальный анализ данных без участия специалиста. Этот подход выбран так как методы на основе деревьев решений входят в первую десятку по своей эффективности для интеллектуального анализа данных. Для компьютерной реализации системы было использовано объектно-ориентированное программирование на базе Microsoft Visual Studio.

Магістерська дисертація: 95 с., 25 табл., 22 рис., 1 додаток, 31 джерел. Актуальність теми: в світі бурхливо зростає новий ринок криптовалют. Проте, разом з цим, зростає і кількість трейдерів, основною задачею яких є одержання прибутку. Таким чином, розробка та застосування систем прогно- зування курсу криптовалюти у процесі прийняття рішення щодо здійснення операцій купівлі продажу криптовалюти є актуальною на сьогоднішній день. Мета даної роботи полягає у дослідженні та вдосконаленні існуючих методик побудови прогнозуючих моделей та розробці системи підтримки прийняття рішень для короткострокового прогнозування курсу криптовалют з використанням моделей експоненційного згладжування та нейроннних мереж. Об’єктом дослідження є набір статистичних даних щодо операцій купівлі та продажу криптовалюти на біржі. Методи дослідження: моделі експоненційного згладжування, нейроннні мережі та операції над матрицями. Програмний продукт реалізований за допомогою мови програмування Python 3.7 у середовищі розробки Jupyter Notebook. Отримані результати: розроблено систему підтримки прийняття рішень для короткострокового прогнозування курсу криптовалют з використанням моделей експоненційного згладжування та нейронних мереж. Проведено апробацію програмного продукту на реальних даних. Master’s thesis explanatory note: 95 p., 25 tabl., 22 fig., 1 application, 31 references. Topic: Data mining techniques for modeling and forecasting cryptocurrency exchange rates. Relevance of the topic: a new cryptocurrency market is booming in the world. However, at the same time, there is an increasing number of traders whose main task is to make a profit. Thus, the development and application of cryptocurrency exchange rate forecasting systems in the process of deciding whether to buy cryptocurrency sales transactions is relevant today. The purpose of this work is to research and improve existing techniques for constructing forecasting models and developing a decision support system for short-term forecasting of cryptocurrencies using exponential smoothing models and neural networks. The object of the study is a set of statistics on the operations of buying and selling cryptocurrency bitcoins on an exchange. Research methods: exponential smoothing models, neural networks, and matrix operations. The software is implemented using Python 3.7 programming language in the Jupyter Notebook development environment. Results obtained: a decision support system for short-term forecasting of cryptocurrency rates using exponential smoothing models and neural networks has been developed. The software is tested on real data.

Дипломна робота: 76 с., 14 табл., 8 рис., 47 джерел. Актуальність теми: зростання компаній призводить до все більшої зацікавленості в методологіях керування своїми процесами, а швидкий темп розвитку ринків змушує компанії шукати нові технології виробництва та розробляти нові продукти. Мета магістерської дисертації: впровадження методів та процесів керування стратегічно-орієнтованого портфелем для реалізації проектів розвитку нового напрямку виробництва пакувального комбінату ТОВ «Дунапак Таврія» на основі системного підходу у портфельному аналізі. Об’єкт дослідження: процеси керування портфелями інноваційних проектів. Предмет дослідження: методи та засоби керування портфелем інноваційних проектів. Методи дослідження: опрацювання літератури для розкриття теми з різних сторін, опитування експертів для формування критеріїв проектів. Наукова новизна одержаних результатів: розроблено концептуальну модель стратегії управління портфелями проектів розвитку нового напрямку виробництва, яка базується на системному підході для розгляду проектів в розрізі стратегії компанії та в розрізі існуючих проектів, створено алгоритм керування проектами від їх ідеї і до введення в експлуатацію в рамках портфеля. Thesis: 76 p., 14 tabl., 8 fig., 47 sources. Topicality: The growth of companies has led to an increasing interest in the methodologies for managing their processes, and the rapid pace of market development is forcing companies to seek new production technologies and develop new products. Purpose of the master's thesis: introduction of methods and processes of managing a strategically-oriented portfolio for the implementation of projects for the development of a new direction of production of the packing plant of LLC "Dunpack Tavriya" on the basis of a systematic approach in portfolio analysis. Object of the study: the portfolio management processess for innovative projects. Subject matter of the study: methods and tools for managing the portfolio of innovative projects. Methods of research: literature review to cover the topic from different sides, interviewing experts to formulate project criteria. Scientific novelty of the obtained results: a conceptual model of the project portfolio management strategy for the development of a new production direction is developed, based on a systematic approach for considering projects in the context of the company strategy and in the context of existing projects, creating an algorithm for project management from their idea and before commissioning within the portfolio.

Дипломна робота: 99 с., 15 рис., 7 табл., 2 додатки, 13 джерел. Дана робота присвячена вивченню методів та моделей прогнозування, а саме авторегресійних моделей різних типів та порядків. Метою дипломної роботи є дослідження поведінки часових рядів та їх побудова на основі авторегресійних моделей різних типів, а також розробка програмного продукту для отримання практичних результатів та вибору найкращої моделі для наочної візуалізації даних короткострокового прогнозування різних процесів. Об’єктом дослідження є статистичні дані різних економічно-фінансових процесів які конвертовані в часові ряди. The work consists of 99 p., 15 fig., 7 tabl., 2 sup., 13 sources. The theme: «Automatized selection of forecasting models in decision support systems». This work is devoted to the study of methods and models of forecasting, namely autoregressive models of different types and orders. The purpose of the thesis is to study the behavior of time series and their construction on the basis of various autoregressive models of various types, as well as the development of a software product for obtaining practical results and the choice of the best model for the visual visualization of data short-term forecasting of various processes. The object of the study is the statistical data of various economic and financial processes that are converted into time series.

Магістерська дисертація містить: 78 сторінок, 28 рисунків, 22 таблиці, 27 літературних джерел. Актуальність роботи. Сучасне машинобудування функціонує в умовах скорочених життєвих циклів продукції, великої варіативності замовлень та жорстокої конкуренції, тому підвищення ефективності виробництва в цілому та процесів складання зокрема є актуальним на даний момент. Сьогодні, одним з найбільш ефективних інструментів скорочення затрат, пов‘язаних із складальним виробництвом, є використання методів підвищення технологічності виробу на основі аналізу його конструкції. Мета магістерської дисертації – забезпечення технологічності складального виробу шляхом аналізу особливостей його конструкції. Задачі дослідження: 1. Проаналізувати сучасний стан проблеми оцінювання конструкції виробів з точки зору технологічних процесів складання 2. Виконати порівняльний аналіз методів оцінки та підвищення технологічності складальних виробів. Обґрунтувати вибір методу та оцінити необхідність його вдосконалення. 3. Формалізувати методику підвищення технологічності з’єднань деталей складальних виробів. 4. Виконати практичну перевірку отриманих результатів на прикладі складального виробу 5. Розробити старт-ап проект Об’єкт дослідження – технологічні процеси складального виробництва. Предмет дослідження – конструктивні особливості виробів, які впливають на складність технологічних процесів складання. Наукова новизна одержаних результатів: формалізовано методику підвищення технологічності з’єднань деталей з точки зору процесів складання. Практичне значення. Результати роботи можуть бути використані на виробництві, для навчального процесу, а також для створення систем автоматизованого проектування процесів складання. Апробація. Результати роботи доповідались на XV Міжнародній науково-практичній конференції, Achievement of high school - 20193, 15 - 22 листопада 2019 р., м. Софія, Республіка Болгарія. Пропозиції щодо напряму продовження досліджень. Подальші дослідження можуть бути виконані в напрямку розробки програмного забезпечення підтримки прийняття рішень при проектуванні з’єднань. The master's thesis contains: 78 pages, 28 drawings, 22 tables, 27 literary sources. Relevance of work. Modern mechanical engineering operates in the conditions of short life cycles of production, large variability of orders and fierce competition, therefore increase of efficiency of production as a whole and processes of assembly in particular is actual at the moment. Today, one of the most effective cost-cutting tools associated with assembly manufacturing is the use of methods to increase the manufacturability of a product by analyzing its design. The purpose of the master's thesis is to increase the manufacturability of the assembly product on the basis of a formalized analysis of its design. Research objectives: 1. To analyze the current state of the problem of evaluating the design of products in terms of technological processes of assembly 2. Perform a comparative analysis of methods of evaluation and increase the manufacturability of assembly products. Justify the choice of method and evaluate the need for its improvement. 3. Formalize the method of increasing the manufacturability of joints of parts of assembly products. 4. Perform practical verification of the results obtained on the example of the assembly product 5. Develop a start-up project Object of research - technological processes of assembly production. The subject of the study - the design features of products that affect the complexity of technological processes of assembly. Scientific novelty of the obtained results: the technique of increasing the manufacturability of the joints of parts in terms of assembly processes has been formalized. Practical meaning. The results of the work can be used in production, for the educational process, as well as to create systems for automated design of assembly processes. Approbation. The results of the work were reported at the XV International Scientific and Practical Conference, Achievement of high school - 20193, November 15 - 22, 2019, Sofia, Bulgaria. Suggestions for the direction of continuation of research. Further research can be undertaken towards developing decision support software in connection design.

Розроблено методи оцінювання математичного сподівання прискорення зміни значень вибірки даних, їх застосовано для розробки адаптивних фільтрів Калмана та алгоритмів прогнозування на основі фільтра Калмана. Для відновлення пропущених значень, істинних закономірностей та прогнозування часових рядів розроблено методи двобічного експоненційного згладжування, ковзного двобічного експоненційного згладжування та адаптивного ковзного двобічного експоненційного згладжування. Розроблено методи відновлення пропущених значень та прогнозування для взаємозалежних часових рядів з використанням двобічного експоненційного згладжування. Розроблено інтегральний критерій адекватності моделі та критерій близькості. Створено систему підтримки прийняття рішень, в якій реалізовано традиційні та розроблені методи. The dissertation work is dedicated to development and application of applied scientific methodology of system analysis for solving actual tasks of restoring of missing values of time series, restoring true regularities of researched processes, forecasting of time series and performing automated processing of time series using created decision making support system. Methods of estimation of mathematical expectation of acceleration of values change of data samples using full and rarified samples of residuals of suboptimal filter with memory two were developed in this work. The best methods were selected between developed methods, they were used for development of adaptive Kalman filters. Adaptive Kalman filters showed better results in comparison to traditional methods in forecasting of daily average prices of zinc by the London metal exchange data. Method of estimation of mathematical expectation of acceleration of changes of time series values, which is changed based on the unknown law, using the exponential smoothing procedure to the constructed series of one-dependent pseudo-measurements of this parameter was developed. Forecasting algorithms based on Kalman filter were created using developed method. Created forecasting algorithms showed superiority in comparison to traditional methods by forecasting characteristics in forecasting of daily average prices of lead. Two-sided exponential smoothing method and algorithm for restoring of missing values of time series using this method were developed. The integral criterion of model adequacy was created. Application of the created method for restoring of true regularities and forecasting of time series was described. Created method showed superiority in comparison to traditional methods by statistical characteristics in restoring of daily average prices of zinc. Method for restoring missing values for mutually dependent time series using two-sided exponential smoothing was developed. This method showed superiority in comparison to traditional methods by statistical characteristics in restoring mutually dependent indices of sustainable development by the data of World data center. Method for forecasting of mutually dependent time series using two-sided exponential smoothing method was developed. This method showed superiority in comparison to exponential smoothing method in forecasting of sustainable development indices. Moving two-sided exponential smoothing method and algorithm for restoring of missing values of time series using this method were developed. This algorithm showed superiority in comparison to exponential smoothing method by statistical characteristics in restoring of monthly values of solar radio fluxes at a wavelength of 10.7 cm. The proximity criterion for estimation of models in restoring of the true regularities of time series evolution was developed. Moving two-sided exponential smoothing method showed better results in comparison to traditional methods in restoring of the true regularities and forecasting of solar data. Adaptive moving two-sided exponential smoothing method and algorithm for restoring of missing values of time series using this method were developed. Created method showed superiority in comparison to traditional methods in the restoring of missing values, true regularities and forecasting of solar data. Principles of system methodology were determined, which were used during development of decision making support system for organization, which is working on analysis and forecasting of time series. Architecture and structural scheme of part of analysis and forecasting of decision making support system were developed, different levels of access to this system were created according to departments for employees of this organization. Software implementation of decision making support system was performed, and description for its users was created. Opportunities of data analysis performing, traditional methods and created new methods of restoring of missing values, restoring of true regularities and forecasting of time series were implemented in the decision making support system. Examples of its using for work with financial-economic and solar data were provided. Разработаны методы оценивания математического ожидания ускорения изменения значений выборки данных, они применены для разработки адаптивных фильтров Калмана и алгоритмов прогнозирования на основе фильтра Калмана. Для восстановления пропущенных значений, истинных закономерностей и прогнозирования временных рядов разработаны методы двустороннего экспоненциального сглаживания, скользящего двустороннего экспоненциального сглаживания и адаптивного скользящего двустороннего экспоненциального сглаживания. Разработаны методы восстановления пропущенных значений и прогнозирования для взаимозависимых временных рядов с использованием двустороннего экспоненциального сглаживания. Разработаны интегральный критерий адекватности модели и критерий близости. Создана система поддержки принятия решений, в которой реализованы традиционные и разработанные методы.

Магістерська дисертація на тему: «Синтез технологічного процесу з формалізованим вибором первинного процесу формоутворення», Антипова А.О., Київ 2019 р. Дипломна робота містить: 38 рис, 29 таблиць, , 3 додатки, 115 сторінок. Актуальність. Сучасне машинобудівне підприємство існує в умовах: постійного скорочення виробничих циклів, великої варіативності продукції та жорсткої ринкової конкуренції. Оскільки від обраних процесів формоутворення буде залежати остаточна геометрія та фізичні властивості продукту, на сьогоднішній день конструкція виробу повинна проектуватись одночасно з технологічними процесами її виготовлення. Проблеми з отриманням геометрії та/або фізичних властивостей виробу, виявлені на етапі виробництва, призводять до втрат часу, збільшення тривалості циклу виробництва і зменшення конкурентоспроможності підприємства. Отже, одночасно з проектуванням конструкції вирішується питання вибору процесів формоутворення. Проблема полягає в тому, що питання конструювання і проектування технологічних процесів знаходяться в межах компетенції фахівців різних спеціальностей. Тому актуальним є питання розробки системи підтримки прийняття рішень на ранніх стадіях проектування конструкцій виробів. Метою даної роботи є розширення можливостей автоматизованого ви-бору первинного процесу формоутворення на ранніх стадіях проектування та дослідження його впливу на подальше проектування технологічного процесу оброблення. Об’єктом дослідження є технологічні процеси виготовлення виробів машинобудування. Предметом дослідження є критерії вибору первинного процесу формоутворення на ранніх стадіях проектування. Методи дослідження: аналіз і синтез, порівняння, формалізація, абстрагування, комп’ютерне моделювання. Наукова новизна. Формалізовано вибір процесів лиття за невеликою кількістю ключової інформації про виріб, що дозволяє враховувати особливості формоутворення на ранніх стадіях проектування конструкції. Практичне значення. Розроблено програмне забезпечення – прототип системи підтримки прийняття рішень при одночасному проектуванні конструкції виробу та технологічного процесу його виготовлення. Результати дисертаційної роботи впроваджені на МПП «Донбас-Сервіс» Пропозиції щодо напряму продовження досліджень. Подальші дослідження можуть бути виконані в напрямку: вдосконалення моделі первинного процесу формоутворення на процеси пластичного деформування, різання, 3D друку і т.д.; розробка моделі попередньої оцінки вартості реалізації процесу.

У статті розглянуто застосування методу аналізу ієрархій, програм See5 та ChemCad для вибору каталізатора процесу окислювальної конденсації метану The article considers the application of the analytic hierarchy process, programs See5 and ChemCad for selection of catalyst of the oxidative coupling of methane process В статье рассмотрено применение метода анализа иерархий, программ See5 и ChemCad для выбора катализатора процесса окислительной конденсации метана

Проблематика. Питання забезпечення зростання виробництва основних сільськогосподарських культур України за умов раціонального природокористування потребує застосування сучасних наукових підходів. Складність вирішення цієї проблеми полягає у відсутності практичного досвіду застосування сучасних інформаційно-аналітичних систем, у яких були б реалізовані одночасно різні методики аналізу та моделювання нелійнійних нестаціонарних процесів у рослинництві. Пропонована методика має перевагою використання інструментів SAS Enterprise Miner – програмного забезпечення, у якому реалізовано широкий спектр методів, які, як показало виконане дослідження, доцільно застосовувати для прогнозного моделювання основних сільськогосподарських культур. Мета дослідження. Метою роботи є дослідження застосування інтегрованих методів аналізу за використання інструментів SAS Enterprise Miner для прогнозного моделювання нестаціонарних процесів у рослинництві. Методика реалізації. Для розв’язання поставлених задач використано методи: системного аналізу, регресійного аналізу, градієнтного бустингу, ймовірнісного моделювання, побудови дерев рішень. Запропоновано методику для розробки прогнозів урожайності сільськогосподарських культур за умови впливу різних груп факторів, обґрунтовано можливість їх використання у системах підтримки прийняття рішень аграрного спрямування. Результати дослідження. На основі аналізу праць вітчизняних і закордонних вчених запропоновано удосконалення методики розробки прогнозів урожайності основних сільськогосподарських культур із використанням інтегрованих методів аналізу, реалізованих у системі SAS Enterprise Miner. Виконано аналіз отриманих результатів. Висновки. За допомогою розробленої методики виконано прогнозування урожайності озимої пшениці та кукурудзи для зони лісостепу України. Застосовано різні методи побудови моделей для прогнозування цих нестаціонарних процесів, обґрунтовано вибір найвірогіднішого з них. Для автоматизації процесу вибору оптимальної моделі для прогнозування урожайності досліджуваних культур використано сучасні інформаційні технології, зокрема SAS Enterprise Miner. Blackground. The issue of providing the increase of production of main agricultural crops inUkraine under conditions of environmental management requires the use of modern scientific approaches. The complexity of solving this problem lies in the lack of practical experience of applying modern information-analytical systems, where different methods for analysis and modeling of nonlinear non-stationary processes in crop production would be implemented simultaneously. The proposed methodology has the advantage of using the tools of SAS Enterprise Miner – software where a wide range of techniques are implemented, that should be used for predictive modeling of main agricultural crops according to the performed research. Objective. The goal of the study is in application of the integrated methods of analysis and predictive modeling of non-stationary processes for agricultural crop yield prediction using SAS Enterprise Miner tools. Methods. To solve the problems stated the following approaches were used: systems analysis, regression analysis, gradient boosting, probabilistic modeling and decision trees. The methodology for developing of crop yield prediction under influence of various groups of factors was offered, and the possibility of their use in decision support systems in agriculture was substantiated. Results. Based on the analysis of the works of domestic and foreign scientists it was proposed to improve methodology of development of yield prediction of main agricultural crops using integrated analysis methods, which were implemented in the system of SAS Enterprise Miner. The analysis of the obtained results was performed. Conclusions. Winter wheat and corn yield prediction was performed for the Forest-Steppe Zone using the developed methodic. Different methods of construction of models for prediction of the non-stationary processes were applied; the choice of the worthiest one was reasonably proved. Advanced information technologies, including SAS Enterprise Miner, were used for automatization the process of selecting the optimal model for investigated crop yield prediction. Проблематика. Вопрос обеспечения роста производства основных сельскохозяйственных культур Украины в условиях рационального природопользования требует применения современных научных подходов. Сложность решения данной задачи связана с отсутствием практического опыта применения в сельском хозяйстве современных информационно-аналитических систем, в которых одновременно использовались бы разные методики анализа и моделирования нелинейных нестационарных процессов в растениеводстве. Предлагаемая методика обладает преимуществом использования инструментов SAS Enterprise Miner – программного обеспечения, в котором реализован широкий спектр методов, которые, как показало выполненное исследование, целесообразно применять для прогнозного моделирования основных сельскохозяйственных культур. Цель исследования. Целью работы является исследование применения интегрированных методов анализа с использованием инструментов SAS Enterprise Miner для прогнозного моделирования нестационарных процессов в растениеводстве. Методика реализации. Для решения поставленных задач использованы методы: системного анализа, регрессионного анализа, градиентного бустинга, вероятностного моделирования, деревьев решений. Предложена методика для прогнозирования урожайности сельскохозяйственных культур в зависимости от влияния разных групп факторов, обоснована возможность ее применения в системах поддержки принятия решения, используемых в аграрном секторе. Результаты исследования. В результате анализа работ отечественных и зарубежных авторов предложено усовершенствование методики прогнозирования урожайности основных сельскохозяйственных культур с использованием интегрированных методов анализа, реализованных в системе SASEnterprise Miner. Проанализированы полученные результаты. Выводы. С помощью разработанной методики выполнено прогнозирование урожайности озимой пшеницы и кукурузы для зоны лесостепи Украины. Применены различные методы построения моделей для прогнозирования этих нестационарных процессов, обоснован выбор наиболее вероятного из них. Для автоматизации процесса выбора оптимальной модели для прогнозирования урожайности исследуемых культур использованы современные информационные технологии, в частности SAS Enterprise Miner.

Розглянуто системи енергоменеджменту у різних ВНЗ України. Розроблено методики проведення енергетичних обстежень для об’єктів соціальної сфери та визначення базового рівня енергоспоживання будівель для оцінки впровадження енергозберігаючих заходів. Розроблені математичні моделі теплового стану приміщень з урахуванням впливу сонячної радіації, власного теплового випромінювання та різного ступеню теплового захисту, на базі європейських стандартів (спрощена погодинна модель 5R1C), програмного продукту EnergyPlus, досліджено переривчасті режими роботи опалення. Запропонована методика розрахунку надходжень та проаналізовані втрати енергії / ексергії в системі «будівля – джерело опалення» для різних джерел тепла та будівель з різним рівнем теплового захисту. Досліджено застосовування методів ексергоекономічного аналізу при оптимізації системи «будівля-джерело тепла». Проведений аналіз життєвого циклу проектів з енергоефективності. Розглянуті методи визначення теплового комфорту людини для подальшого використання у аналізі енергоефективності будівель. Розроблені математичні та числові моделі та розглянуто характер руху повітря всередині приміщень, розподіл температур по висоті і об’єму в процесі прогрівання приміщень з радіаторними приладами обігріву, системою «тепла підлога» та «теплова завіса». Створено автоматизований програмний комплекс моніторингу, контролю та короткострокового прогнозування споживання теплової енергії. Розроблені вимоги до системи підтримки прийняття рішень та вимірювальних пристроїв для управління системою енергоменеджменту МОН України, перелік показників ефективності споживання енергетичних ресурсів ВНЗ. Створена база даних та набір керуючих правил бази знань для генерування експертних рішень для системи підтримки прийняття рішень. Energy management systems in different universities of Ukraine were considered. Procedures for conducting energy audits for social facilities and estimation of baseline buildings energy consumption for evaluating the implementation of energy saving measures were developed. Mathematical models of building thermal condition were created, taking into account the influence of solar and thermal radiation, thermal protection, based on European standards (simplified hourly method 5R1C) and EnergyPlus software product. Intermittent operation of heating was investigated. The method of calculating energy / exergy gains and losses in the system "building - heat source" was proposed for a variety of heat sources and buildings with different levels of thermal protection. The use of exergy and economic analysis methods for optimizing the "building-heat source" system was investigated. The life cycle analysis of energy efficiency projects was conducted. Different methods of determining human thermal comfort were considered for further use in buildings energy efficiency analysis. The mathematical and numerical models were created and air movement inside the premise, the height and volume temperature distribution were considered during the warm-up of premises with radiator heating devices, "warm floor" and "thermal curtain" systems. Automated software system for monitoring, control and short-term prediction of heat consumption was created. The requirements to the decision-making support system and measuring devices for the energy management system of Ministry of Education and Science of Ukraine were considered, efficiency indicators of energy resources use for educational facilities were proposed. Database and set of expertise base governing rules for the generation of expert solutions for decision support system were created. Рассмотрены системы энергоменеджмента в разных ВУЗах Украины. Разработаны методики проведения энергетических обследований для объектов социальной сферы и определения базового уровня энергопотребления зданий для оценки внедрения энергосберегающих мероприятий. Разработаны математические модели теплового состояния помещений с учетом влияния солнечной радиации, собственного теплового излучения и разной степени тепловой защиты, на базе европейских стандартов (упрощенный почасовой метод 5R1C), программного продукта EnergyPlus, исследованы прерывистые режимы работы отопления. Предложена методика расчета поступлений и проанализированы потери энергии / эксергии в системе «здание - источник тепла» для различных источников тепла и зданий с различным уровнем тепловой защиты. Исследовано применение методов эксергоэкономичного анализа при оптимизации системы «здание-источник тепла». Проведенный анализ жизненного цикла проектов по энергоэффективности. Рассмотрены методы определения теплового комфорта человека для дальнейшего использования в анализе энергоэффективности зданий. Разработаны математические и численные модели и рассмотрены характер движения воздуха внутри помещений, распределение температур по высоте и объему в процессе прогрева помещений с радиаторными приборами отопления, системой «теплый пол» и «тепловая завеса». Создан автоматизированный программный комплекс мониторинга, контроля и краткосрочного прогнозирования потребления тепловой энергии. Разработаны требования к системе поддержки принятия решений и измерительных устройств для управления системой энергоменеджмента МОН Украины, перечень показателей эффективности потребления энергетических ресурсов ВУЗов. Созданная база данных и набор управляющих правил базы знаний для генерации экспертных решений для системы поддержки принятия решений.

Запропоновано методику оцінювання ризику із використанням принципів системного аналізу для фінансових процесів. Запропонований оригінальний підхід складається з наступних етапів: (1) оцінка фінансового стану, фінансових результатів діяльності, ефективності та ділової активності суб’єкта аналізу; (2) аналіз вхідних даних з метою визначення типів невизначеностей за структурою та параметрами; (3) побудова математичної моделі оцінювання поточного і перспективного станів суб'єкта, для визначення ризиків; (4) створення наборів кандидатів-сценаріїв розвитку процесу та вибір оптимального. При цьому використовується новий метод апроксимації функції втрат, що дозволяє враховувати нелінійні властивості вхідних даних процесу. Реалізований пакет прикладних програм, в середовищах SAS Base, SAS IML та SAS / SQL, в яких використано методи оцінювання можливих втрат за методикою VaR та її модифікаціями. Інформаційна технологія реалізована у вигляді пакету прикладних програм на основі використання сучасних кросплатформених принципів побудови інформаційних систем, що надає можливість імплементувати запропоновану методику системного аналізу, реалізовані методи, підходи та математичні моделі в інших інформаційних системах обробки даних. Вибрано статистичні дані для виконання обчислювальних експериментів, спрямованих на аналіз типів розподілів ймовірностей, виявлення закономірностей розвитку вибраних процесів та ефектів, зумовлених внутрішніми особливостями фінансових організацій та зовнішніми випадковими впливами. Створено методику комбінування результатів прогнозування втрат, отриманих за допомогою різних методів моделювання. Методика ґрунтується на застосування методів зваженого комбінування оцінок та оптимізаційного підходу, який забезпечує обчислення оптимальних вагових коефіцієнтів. Отримані позитивні чисельні результати використання запропонованої методики, що була застосована до аналізу фактичних фінансових даних. Знайдені оцінки можливих втрат узгоджуються з фактичними даними фінансового підприємства. The method of risk assessment was proposed for analysis the financial processes using the principles of systems analysis. Developed original approach includes following steps: (1) the assessment of the financial state, efficiency and business activity the analyzed subject; (2) the analysis of input data for identification structure and parameters uncertainties; (3) building the mathematical models for assessment the current and forecasting future states for risks calculation of the subject under study; (4) creating the set of candidates-scenarios of process and choosing the optimum decision. New methods for approximating loss function were developed to solve the described task. Those methods take into account nonlinear properties of the input data for the process. The methods for assessing possible losses based on the VaR methodology and its modifications were realized as a software application using contemporary environments SAS Base, SAS IML and SAS / SQL. The information technology uses contemporary principles of building cross-platform information system that enables to implement the proposed system analysis method, implemented methods, approaches and mathematical models in other information systems. Selected statistics for performing computational experiments, which aimed for analyzing the types of probability distributions, identification patterns of selected processes and effects caused by domestic financial institutions and features of random external influences. The method for assembling the forecasting results of losses obtained by various modeling techniques. The method is based on the application of a weighted combination of assessments and optimization approach that provides optimal computing weights. The proposed methods were applied for the analysis of real financial statistical data. The positive results of the numerical experiment were obtained. The estimation of possible losses corresponds to the actual financial data. Предложена методика оценки риска с использованием принципов системного анализа для финансовых процессов. Предложен оригинальный подход состоит из следующих этапов: (1) оценка финансового состояния, финансовых результатов деятельности, эффективности и деловой активности субъекта анализа; (2) анализ исходных данных с целью определения типов неопределенностей по структуре и параметрам; (3) построение математической модели оценки текущего и перспективного состояний субъекта, для определения рисков; (4) создание наборов кандидатов-сценариев развития процесса и выбор оптимального. При этом используется новый метод аппроксимации функции потерь, позволяет учитывать нелинейные свойства входных данных процесса. Реализован пакет прикладных программ, в средах SAS Base, SAS IML и SAS / SQL, в которых использованы методы оценки возможных потерь по методике VaR и ее модификациями. Информационная технология реализована в виде пакета прикладных программ на основе использования современных кроссплатформенных принципов построения информационных систем, дает возможность имплементировать предложенную методику системного анализа, реализованные методы, подходы и математические модели в других информационных системах обработки данных. Выбраны статистические данные для выполнения вычислительных экспериментов, направленных на анализ типов распределений вероятностей, выявление закономерностей развития выбранных процессов и эффектов, обусловленных внутренними особенностями финансовых организаций и внешними случайными воздействиями. Создана методика комбинирования результатов прогнозирования потерь, полученных с помощью различных методов моделирования. Методика основывается на применение методов взвешенного комбинирования оценок и оптимизационного подхода, который обеспечивает вычисление оптимальных весовых коэффициентов. Полученные положительные численные результаты использования предложенной методики, которая была применена к анализу фактических финансовых данных. Найденные оценки возможных потерь согласуются с фактическими данными финансового предприятия.

Проблематика. Прогнозування нелінійних нестаціонарних часових рядів (ННЧР) – важлива задача для економіки, маркетингу, промисловості, екології та багатьох інших галузей науки і практичної діяльності. Для успішного розв’язання цієї задачі необхідно розробляти сучасні комп’ютерні системи підтримки прийняття рішень (СППР), які дадуть можливість отримувати надійні оцінки прогнозів в умовах наявності невизначеностей різних типів і природи. Мета дослідження. Розробка вимог до сучасних СППР та їх формальне подання; аналіз типів невизначеностей, характерних для процесів побудови математичних моделей та прогнозування; вибір методів для врахування можливих невизначеностей; ілюстрація застосування системи до розв’язання задачі прогнозування гетероскедастичних ННЧР на основі статистичних даних. Методика реалізації. Для досягнення поставленої мети використано такі методи: системний підхід до аналізу статистичних даних; статистичний підхід до ідентифікації та врахування можливих невизначеностей; алгоритми калмановської фільтрації; підхід на основі байєсівського програмування та множини статистичних критеріїв адекватності моделей і якості прогнозів. Результати дослідження. Запропоновано формальний опис СППР та вимоги до їх розробки; встановлено класи математичних методів, які необхідні для успішної реалізації СППР; запропоновано деякі підходи до формального врахування ймовірнісних, статистичних і параметричних невизначеностей і подано ілюстративний приклад застосування СППР. Висновки. Системний підхід до створення СППР для розв’язання задач прогнозування нелінійних нестаціонарних часових рядів дає можливість успішно розв’язати поставлену задачу. Використовуючи запропоновану систему, можна враховувати невизначеності ймовірнісного, статистичного і параметричного типів і обчислювати високоякісні оцінки коротко- та середньострокових прогнозів ННЧР. Запропонований підхід має хороші перспективи для подальшого розвитку і розширення його можливостей. Background. Forecasting of nonlinear nonstationary time series (NNTS) is important problem in economics, marketing, industry, ecology and many other branches of science and practical activities. Successful solution of the problem requires development of modern computer based decision support systems (DSS) capable to generate reliable estimates of forecasts in conditions of uncertainty of various type and origin. Objective. The purpose of the research is as follows: development of requirements to the modern DSS and their formal representation; analysis of uncertainty types characteristic for model building and forecasting; selection of techniques for taking into consideration of the uncertainties; and illustration of the system application to solving the problem of forecasts estimation for heteroskedastic NNTS using statistical data. Methods. To reach the objectives stated the following methods were used: systemic approach to statistical data analysis; statistical approach to identification and taking into consideration of possible uncertainties; Kalman filtering techniques; Bayesian programming approach and statistical criteria of model adequacy and quality of forecasts. Results. Formal description of the DSS is provided, and requirements to its development are given; the classes of mathematical methods necessary for DSS implementation are proposed; some approaches to formal taking into consideration of probabilistic, statistical and parametric uncertainties are discussed; and illustrating example of the DSS application is considered. Conclusions. Systemic approach to DSS constructing for solving the problem of nonlinear nonstationary time series forecasting turned out to be very fruitful. Using the system proposed it is possible to take into consideration various uncertainties of probabilistic, statistical and parametric type, and to compute high quality estimates of short and medium term forecasts for NNTS. The approach proposed has good perspectives for the future improvements and enhancement. Проблематика. Прогнозирование нелинейных нестационарных временных рядов (ННВР) – важная задача для экономики, маркетинга, промышленности, экологии и многих других отраслей науки и практической деятельности. Для успешного решения этой задачи необходимо разрабатывать современные компьютерные системы поддержки принятия решений (СППР), которые дадут возможность получать надежные оценки прогнозов в условиях наличия неопределенностей различных типов и природы. Цель исследования. Разработка требований к современным СППР и их формальное представление; анализ типов неопределенностей, характерных для процессов построения математических моделей и прогнозирования; выбор методов учета возможных неопределенностей; иллюстрация применения системы для решения задачи прогнозирования гетероскедастических ННВР с помощью статистических данных. Методика реализации. Для достижения поставленной цели использованы такие методы: системный поход к анализу статистических данных; статистический поход к идентификации и учету возможных неопределенностей; алгоритмы калмановской фильтрации; поход на основе байесовского программирования и множества статистических критериев адекватности моделей и качества прогнозов. Результаты исследования. Предложены формальное описание СППР и требования к их разработке; определены классы математических методов, необходимых для успешной реализации СППР; предложены некоторые подходы к формальному учету вероятностных, статистических и параметрических неопределенностей; приведен иллюстративный пример использования СППР. Выводы. Системный подход к созданию СППР для решения задач прогнозирования нелинейных нестационарных временных рядов позволяет успешно решать поставленную задачу. Используя предложенную систему, можно учитывать неопределенности вероятностного, статистического и параметрического типов и вычислять высококачественные оценки краткосрочных и среднесрочных прогнозов ННВР. Предложенный подход имеет хорошие перспективы для дальнейшего развития и расширения его возможностей.

Проблематика. Складність розв’язання задачі вибору напрямів розвитку національної економіки та її підсистем в умовах наявності невизначеностей потребує застосування систем підтримки прийняття рішень, у яких будуть реалізовані методики аналізу та прогнозування розвитку соціально-економічних систем, основані на інтегрованому підході, який дає змогу врахувати якнайбільшу кількість факторів, що сприяють або перешкоджають розвитку соціально-економічних систем регіонів України. Пропонується методика розробки сценаріїв розвитку соціально-економічних систем із використанням когнітивного та ймовірнісного моделювання. Мета дослідження. Метою роботи є дослідження застосування композиції когнітивного та ймовірнісного моделювання в задачах побудови сценаріїв розвитку соціально-економічних систем в умовах структурно-динамічних змін. Методика реалізації. Для розв’язання поставлених задач використано методи: системного аналізу, сценарного планування, когнітивного моделювання, ймовірнісного моделювання, текстової аналітики. Запропоновано методику для розробки сценаріїв розвитку соціально-економічної системи регіону в умовах невизначеності, обґрунтовано можливість її використання у відповідних системах підтримки прийняття рішень. Результати дослідження. На основі аналізу праць вітчизняних і закордонних вчених запропоновано удосконалення методики розробки програм соціально-економічного розвитку регіонів України з використання сценарного аналізу, когнітивного та ймовірнісного моделювання. Виконано аналіз отриманих результатів прогнозування. Висновки. За допомогою запропонованої методики було розроблено декілька сценаріїв розвитку одного з регіонів України, обґрунтовано вибір найвірогіднішого з них. За цим сценарієм спрогнозовано зміну валового регіонального продукту області на коротко- та середньострокову перспективу, одержано прийнятні результати прогнозування. Background. The complexity of the problem of choosing the direction of development of the national economy and its subsystems in conditions of uncertainty involves the use of decision support systems, which will implement the methods of analysis and forecasting of development of social-economy systems, based on an integrated approach, that takes on board a significant number of factors, both promoting and hampering the development of social-economy systems of the regions of Ukraine. The method of developing scenarios of social-economy systems with the use of cognitive and probabilistic modeling is proposed. Objective. The aim of this work is to improve the method for scenarios planning the development of social-economy systems in the terms of structural changes. Methods. The methods of scenarios planning, cognitive, probability modelling, SWOT-analysis, text-mining was used. A method for developing scenarios for the region's socio-economic system development in conditions of uncertainty is proposed. Its feasibility in decision support systems is substantiated. Results. Based on the analysis of works of domestic and foreign scientists the improvement of the existing method of development of socio-economic development of regions of Ukraine is proposed. The proposed method involves the combined use of methods of scenario analysis of cognitive and probabilistic modeling. The analysis of the obtained forecasting results is carried out. Conclusions. The advantages of applying the composition of methods of cognitive and probabilistic modeling were substantiated during elaboration scenarios of development socio-economic systems. Their use is quite perspective and will improve the system of strategic and short-term planning and forecasting, both at the state and local levels. According to the calculations a quality reliable forecast is obtained. Проблематика. Сложность задачи выбора направления развития национальной экономики и ее подсистем в условиях неопределенности предусматривает применение систем поддержки принятия решений, в которых будут реализованы методики анализа и прогнозирования развития социально-экономических систем, основанные на комплексном подходе, позволяющем учитывать значительное количество факторов, как способствующих, так и сдерживающих развитие социально-экономических систем регионов Украины. Предлагается методика разработки сценариев развития социально-экономических систем с использованием когнитивного и вероятностного моделирования. Цель исследования. Целью работы является исследование применения композиции когнитивного и вероятностного моделирования в задачах разработки сценариев развития социально-экономических систем в условиях структурно-динамических преобразований. Методика реализации. Для решения задач исследования использованы методы: системного анализа, сценарного планирования, когнитивного моделирования, вероятностного моделирования, текстовой аналитики. Предложена методика для разработки сценариев развития социально-экономической системы региона в условиях неопределенности, обоснована возможность использования ее в системах поддержки принятия решений. Результаты исследования. На основе анализа работ отечественных и зарубежных ученых предложено усовершенствование существующей методики разработки программ социально-экономического развития регионов Украины. Предложенная методика предусматривает применение композиции методов сценарного анализа когнитивного и вероятностного моделирования. Выполнен анализ полученных результатов прогнозирования. Выводы. С помощью предложенной методики разработаны несколько сценариев развития одного из регионов Украины, обоснован выбор наиболее вероятного из них. На основе данного сценария спрогнозирован объем валового регионального продукта области на кратко- и среднесрочную перспективу. Согласно проведенным расчетам получен качественный достоверный прогноз.