Магістерські роботи (ММСА)
Постійне посилання зібрання
Переглянути
Перегляд Магістерські роботи (ММСА) за Дата публікації
Зараз показуємо 1 - 20 з 391
Результатів на сторінці
Налаштування сортування
Документ Відкритий доступ Методи і алгоритми аналізу та розподілу транспортних потоків у місті(2018) Атаманчук, Олексій Степанович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 97 с., 18 рис., 19 табл., 2 додатка, 16 джерел. Об'єкт дослідження – транспортні потоки у місті та їх характеристики. Мета роботи – дослідження проблеми неспроможністі дорожньої мережі справлятися з потоками автомобілів і, як наслідок, виникнення заторів. Було проведено огляд існуючих моделей, що використовуються для опису та оцінки характеристик транспортних мереж, підібрані оптимальні. Метод дослідження – статистичний аналіз параметрів руху транспортного потоку та його оцінка. Проблема являється комплексною і не обмежується лише тематикою переміщення автомобілів вулицями в масштабі міста та окремо між собою в масштабі смуг руху на дорозі. Тому було звернено увагу на аспекти, що можуть допомогти поліпшити ситуацію, або ж які мають прямий негативний вплив на стан завантаження доріг міста. Так чи інакше, ключем до розв’язання поставлених задач може бути лише системне рішення, яке може продуктивно впливати на усі необхідні сфери взаємодії елементів моделей, які будуть побудовані. Робота побудована виключно на основі відкритих даних, які було отримано після обробки матеріалів онлайн ресурсів та написання відповідних програм очистки та перетворення даних за допомогою мови програмування Python, даних, отриманих натуральним шляхом, тобто замірів швидкостей автомобілей, їх кількості, щільності та таке інше. Використовувались онлайн ресурси «Google maps», «OpenStreetMap», «CartoDB», основна аналітика даних та побудова графіків були реалізовані у середовищі Matlab та на мові програмування Python.Документ Відкритий доступ Про модель прогнозування дефолту позичальника банку для розрахунку кредитного ризику(2018) Дем'янчук, Олександр Зеновійович; Стулей, Володимир АнатолійовичМагістерська дисертація: Робота виконана на 84-ти сторінках, містить 19 ілюстрацій, 38 таблиць. При підготовці використовувалася література з 24-х різних джерел. Об’єкт досліджень - модель розрахунку ймовірності дефолту представленої в ПНБУ №351. Мета роботи - дослідження методики розрахунку дефолту позичальника (юридичної особи) за ПНБУ №351, її вдосконалення та застосування для розрахунку ймовірності дефолту. В процесі вдосконалення розробляється та впроваджується алгоритм перевірки наявності мультиколінеарності між факторами моделі, а також альтернативний спосіб розрахунку ймовірностей дефолту. Завершується розробка створенням спеціалізованого програмного забезпечення для «звичайного» користувача, що дозволяє здійснювати автоматизовані розрахунки. Методи досліджень - пошук і аналіз інформації про порядок та проблематику впровадження міжнародних стандартів фінансової звітності та регуляторних вимог, їх структуру і процес переходу на новий стандарт МСФЗ 9 в Україні. Моделювання за допомогою розробленого в процесі виконання роботи програмного забезпечення ймовірності дефолту позичальника банка, як показника кредитного ризику. Здійснення синтезу нового рішення вже існуючої задачі на основі застосування додаткової методики аналізу (перевірка мультиколінеарності факторів) та використання регресійної процедури трансформації кусочно- постійних предикторів в безперервні змінні. Проведення чисельних експериментів для тестування і перевірки отриманого результату. Результати магістерської дисертації представлені в АТ АКБ “Аркада”.Документ Відкритий доступ Інформаційна система аналізу тональності новин на основі системного підходу(2018) Рись, Артем Андрійович; Данилов, Валерій ЯковичМагістерська дисертація: 72 с., 5 рис., 23 табл., 2 додатки і 37 джерел. Об’єкт дослідження – семантична орієнтація текстів новин. Предмет дослідження – метод Наївного Байєса та згорткові нейронні мережі. Мета роботи – дослідження семантичної орієнтації тексту, використовуючи різні підходи до побудови списку ознак та різні методи оцінки орієнтації (позитивної, негативної). Було проведено огляд існуючих моделей, що використовуються для побудови списку ознак та оцінки семантичної орієнтації, підібрані оптимальні. Методи дослідження – нейронні мережі, методи обробки текстів. Основний результат даного дослідження – це розробка алгоритмів класифікації тональності новин. Для цього вивчаються два методи. По-перше, це алгоритм Наївного Байєсу, який використовує репрезентативну групу для класифікації. Другий - це згорткова нейронна мережа, яка складається зі згорткових шарів, агрегувальних шарів, повноз'єднаних шарів та шарів нормалізації. Були проведені експерименти та дослідження ефективності двох різних алгоритмів, що виявляють позитивні та негативні окраси тексту. Крім того, необхідно визначити алгоритм, що дає кращі результати; ще важливо вивчити, як точність алгоритмів може впливати на попередню обробку даних, вибір ознак та даних. Основними джерелами даних - є платформа Twitter, експертні дані оцінки впливу новин на економіку США, заголовки новин з Австралійського джерела новин ABC. Аналіз проводився з використанням мови програмування Python та таких бібліотек для аналізу даних, як pandas, sklearn тощо.Документ Відкритий доступ Система розпізнавання емоцій на основі згорткових нейронних мереж(2018) Давидов, Андрій Геннадійович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 65с., 17 рис., 27 табл., 23 джерел та 2 дoдатки. Об`єкт дослідження –нейронні мережі для розпізнавання емоцій на зображеннях та реальному часі. Предмет дослідження –системи розпізнавання емоцій на основі згорткових нейронних мереж. Мета роботи – побудувати адекватну згорткову нейронну мережу із використанням локальних бінарних шаблонів для розпізнавання 6 базових емоцій та відсутність їх на зображенні. В роботі реалізований програмний додаток, що дозволяє проводити дослідження у відповідності до мети роботи. Проведений порівняльний аналіз ефективності різних конфігурацій моделей. В роботі також представлені результати досліджень у табличному та графічному вигляді.Документ Відкритий доступ Регресійні і байєсівські моделі і методи аналізу фінансово-економічних процесів(2018) Хоцянівська, Лідія Олександрівна; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 87 ст., 24 рис., 34 табл., 3 додатки, 19 джерел. Актуальність теми: аналіз, моделювання та прогнозування фінансово-економічних процесів являється основою при розробці управлінських рішень на всіх рівнях господарської ієрархії. Дана задача характеризується підвищеною складністю та неоднозначністю. Тому постає питання у ефективному аналізі та розробці таких моделей та методів, які будуть коректно описувати сучасні фінансово-економічні процеси. Метою дослідження є аналіз фінансово-економічних процесів та розробка моделей для їх прогнозування, використовуючи статистичні економічні дані. Об’єктом дослідження є статистичні дані щодо фінансово-економічних процесів, які описуються часовими рядами та потребують ефективної аналітичної обробки з метою виявлення практично корисних знань, необхідних для прийняття управлінських рішень в економіці. Предметом дослідження є математичні моделі моделювання та прогнозування часових рядів, а саме: моделі регресійного аналізу, метод групового урахування аргументів, динамічні мережі Байєса. Наукова новизна одержаних результатів: запропоновані методи та моделі для побудови прогнозу фінансово-економічних процесів на основі статистичних даних. Виконаний порівняльний аналіз обраних методів та моделей.Документ Відкритий доступ Система аналізу біомедичних сігналів для визначення емоційного стану(2018) Фрідман, Рон; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 106 с., 27 табл., 40 рис., 4 додатки, 73 джерел. В роботі досліджується система контролю стану водія на основі біосигналів людини. Простота побудованої системи дозволяє автономно проводити обчислення на звичайному смартфоні, отже за допомогою такою системи можна попередити велику кількість аварій на дорозі, які трапляються внаслідок засипання чи навіть просто втоми водія. В роботі розглянута кореляція між сигналом ЕКГ людини та роботою її нервової системи. Був описаний метод спеціальної фільтрації м’язового шуму з ЕКГ За допомогою фільтрації з використанням автоенкодера сигнал ЕКГ можливо отримати з долонь рук водія. Було розглянуто підходи до виділення ознак з ЕКГ людини на основі частотних та часових ознак, отриманих з R-R інтервалів. В рамках дипломної роботи було спроектовано архітектуру системи для оцінки стану водія за ЕКГ, яка складається з датчика ЕКГ на кермі, мобільного додатку та хмарного сервісу для обчислень. Було розроблену мобільний додаток для фільтрації ЕКГ від м’язового тремору з використання автоекодерів та для автоматизації виділення ознак за даними ЕКГ та подальшого їх застосування для побудови моделі оцінки стану водія. Проведено дослідження точності моделі бінарної класифікації( активний, засипання) на реальних даних 15 людей в результаті якого встановлено зв’язок між набором ознак отриманих з R-R інтервалів та точністю оцінки стану водія під час керування транспортним засобом.Документ Відкритий доступ Адаптивне байєсівське прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів(2018) Левенчук, Людмила Борисівна; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 134 с., 25 рис., 27 табл., 27 джерел, 1 додаток. Актуальність теми – адаптивне прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів є дуже важливою задачею сучасності у зв’язку з тим, що більшість процесів в економіці, фінансах, екології та технологічних процесах відносяться до вказаного класу. Об’єктом дослідження є нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах. Предмет дослідження – математичні моделі байєсівського типу для формального опису нелінійних нестаціонарних процесів, методи фільтрації та прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – розробити алгоритми оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконати імітаційне моделювання та порівняльний аналіз функціонування цих методів фільтрації. Методи дослідження – адаптивний фільтр Калмана, гранулярний фільтр, імітаційне моделювання методів виконана в середовищі Matlab R2017b та Python3. Отримані результати – розроблена методика побудови математичних моделей нелінійних нестаціонарних процесів, розроблені алгоритми імітаційного моделювання для оптимального адаптивного фільтра Калмана і гранулярного фільтра, виконано обчислювальні експерименти з метою імітаційного моделювання розроблених алгоритмів. Наукова новизна – новий метод фільтрації та прогнозування нестаціонарних процесів на основі оптимального адаптивного фільтра Калмана та гранулярного фільтра.Документ Відкритий доступ Система кредитного скорингу позичальників кредитів на основі інтелектуального аналізу даних(2018) Ревва, Роман Володимирович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 102 с., 25 рис., 25 табл., 1 додаток, 13 джерел. Об’єкт дослідження – позичальники кредитів, представлені статистичними даними з вибраними характеристиками. Предмет дослідження – математичні моделі, методи інтелектуального аналізу даних, критерії оцінювання адекватності скорингових моделей та методи побудови скорингової карти. Методи дослідження – методи інтелектуального аналізу даних, нейронні мережі, регресійний аналіз, статистичні методи аналізу даних, методи класифікації, методи побудови скорингових моделей. Метою роботи є аналіз системи кредитного скорингу на основі методів та моделей інтелектуального аналізу даних, а також, їх порівняння з існуючими методами кредитного скорингу. В роботі проведено огляд основних підходів побудови скорингових моделей, розглянуто та проаналізовано методи нейронних та байєсівських мереж. Було проаналізовано результати моделювання та оцінювання задля обґрунтуваного вибору найкращої моделі для оцінки кредитоспроможності клієнтів. Результатом роботи є визначення методів кредитного скорингу та розробка архітектури системи, розробка якої вплине на зниження кредитного ризику банків, а, відповідно, і підвищення його кредитного рейтингу, що в свою чергу матиме системний вплив на банківську систему України.Документ Відкритий доступ Процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування(2018) Шляков, Сергій Віталійович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 120 с., 14 рис., 23 табл., 1 додаток, 12 джерел. Об’єкт дослідження – процеси з довгою пам‘яттю: моделювання і прогнозування. Предмет дослідження – математичні моделі для опису процесів із довгою пам‘яттю, методи їх прогнозування на основі статистичних даних. Мета роботи – підвищення якості моделей для процесів із довгою пам‘яттю шляхом удосконалення системної методології побудови моделей та комплексного застосування кількох методів інтелектуального аналізу даних. Методи дослідження – ARFIMA – FIAPARCH, ARFIMA – GARCH, KPSS, ADF. Актуальність – побудова моделей, що допоможе при дослідженні та прогнозуванні процесів із довгою пам‘яттю. Проведений аналіз отриманих результатів, виконано аналіз отриманої прогностичної моделі. Шляхи подальшого розвитку предмету дослідження – розвиток методів прогнозування та дослідження процесів із довгою пам‘яттю.Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система мерчандайзингу. Сегментація та мапінг асортименту(2018) Литвинюк, Антон Андрійович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 111 с., 48 рис., 28 табл., 2 додатки, 22 джерел. Об'єктом дослідження є методи мерчандайзингу в товарів в торгових точках. Предметом дослідження є методи сегментації зображень. Мета роботи – розробка інтелектуальної системи мерчендайзингу, яка дозволить зменшити використання людського ресурсу та максимально оптимізувати процес мерчендайзингу за рахунок автоматичного моніторингу наявності товару на полицях та розробка системи сегментації та мапінгу асортименту як її складової частини системи мерчиндайзингу для аналізу товару на полиці відносно планограм магазину. В роботі розглянуто і проаналізовано сучасні системи мерчандайзингу та іх недоліки, також, розглядаються існуючі методи сегментації. Запропоновано комбінований метод сегментації товарів на полиці відносно планограми на основі методів порогового значення, mean shift та водорозділу. Інтелектуальна система мерчандайзингу та система сегментації та мапінгу асортименту реалізовані за допомогою мови програмування Python з використанням СУБД MySql. Результати даної роботи рекомендується використовувати для моніторингу якості викладки товарів на полицях та контролю наповненості полиць у торгових точках.Документ Відкритий доступ Оцінювання стану та прогнозування динаміки світових фондових та валютних ринків(2018) Курочкін, Євгеній Аркадійович; Заводник, Вячеслав ВладленовичМагістерська дисертація: 147 с., 42 рис., 60 табл., 1 додаток, 23 джерела. Об’єкт дослідження – фондовий та валютний ринок світу. Предмет дослідження – параметри фондових та валютних ринків, методи оцінки стану та динаміки фінансових інструментів. Актуальність роботи – обрана задача є актуальною, адже до сьогодні не існує універсального метода, яким би користувались усі без винятку гравці на фондовому та валютному ринку. Підходів до аналізу фінансових ринків дуже багато, але протягом багатьох десятиліть у експертів виникають суперечки щодо правильності того чи іншого підходу. Виконано огляд існуючих підходів до аналізу фінансових ринків. Проведена оцінка стану фондових ринків світу за допомогою аналізу часових рядів. На реальних даних доведено, що прогнозування фінансових інструментів часто не співпадає з подальшим розвитком подій на фондовому або валютному ринку. Був запропонований метод, який дозволяє слідувати тренду та отримувати сигнали, які сповіщують трейдера про можливість відкрити позицію на купівлю або продаж.Документ Відкритий доступ Метод фотограмметрії дорожньої обстановки(2018) Краснощок, Ілля Олександрович; Данилов, Валерій ЯковичДисертацію виконано на 84 аркушах, вона містить 2 додатки та перелік посилань на використані джерела з 41 найменувань. У роботі наведено 42 рисунки та 20 таблиц. Актуальність теми. На сьогоднішній день у світі спостерігається суттєве зростання інтересу до створення штучного інтелекту. Вже планується і вже частково впроваджено системи, які керують автомобілем без участі водія. Основним елементом даних систем є аналіз дорожньої обстановки, який, в основному, проводиться за допомогою пари стерео камер. Для вивчення положень об’єктів, їх параметрів використовується методи фотограмметрії, а саме стереофотограмметрія. За допомогою неї можна оцінювати відстань до об’єктів навколишнього середовища, дізнатися координати об’єкта в трьох вимірному просторі. Саме знаючи відстань до об’єктів, що оточують автомобіль, можна правильно прийняти рішення про подальший рух автомобіля, правильно здійснювати керування транспортним засобом, можливість прогнозувати подальший рух об’єктів та корегувати власну траєкторію руху. Зв’язок роботи з науковими програмами, планами, темами. Дисертаційна робота виконувалась згідно з планом науково-дослідних робіт кафедри Математичних методів системного аналізу Національного технічного університету України «Київський політехнічний інститут імені Ігоря Сікорського». Мета і задачі дослідження. Метою дисертаційної роботи є розробка методу оцінки положення об’єктів дорожньої обстановки за допомогою методів фотограмметрії. Для досягнення вказаної мети було розв’язано такі задачі: провести аналіз методу фотограмметрії; провести аналіз основних проблем обробки фотографій для визначення невідповідності; розробити метод для оцінки глибини дорожньої обстановки; розробити систему для побудови карт глибини дорожньої обстановки зі стерео пар. Об’єктом дослідження є дорожня обстановка. Предметом дослідження є метод фотограмметрії. Методи дослідження. Для розв’язання задачі використовувалися методи стереофотограмметрії (для розробки моделі побудови карти відстаней); методи оптимізації (для надання необхідної точності обраної моделі); методи теорії алгоритмів та програмування (для програмної реалізації розроблених алгоритмів); методи теорії ймовірності та математичної статистики (для проведення оцінки якості запропонованої моделі). Наукова новизна одержаних результатів. Удосконалено модель дорожньої обстановки, яка, на відміну від існуючих, більш точно підраховує відстань до оточуючих об’єктів дорожньої обстановки. Практичне значення одержаних результатів. Запропоновано метод, який може бути використано як помічник водію під час руху автомобіля або для руху автомобіля без участі водія. Розроблений метод, математичне та програмне забезпечення дозволяють швидко та якісно отримувати карту глибини дорожньої обстановки. Публікації. Результати дисертації викладено в у міжнародному науковому журналі.Документ Відкритий доступ Оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку з використанням методів максимальної правдоподібності(2018) Михальчук, Галина Ігорівна; Каніовська, Ірина ЮріївнаМагістерська дисертація: 158 с., 20 рис., 28 табл., 4 додатки, 24 джерела. Тема: Оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку з використанням методів максимальної правдоподібності. Об’єкт дослідження – процес оцінювання ризиків операцій на фондовому ринку. Предмет дослідження – різноманітні методи максимальної правдоподібності, ризики, які виникають при здійсненні операцій на фондовому ринку, та способи роботи з ними. Мета роботи – усунути несуттєвий параметр в оцінюванні ризиків на фондовій біржі з використанням ММП. Методи дослідження – аналіз наукових робіт; експеримент (комп’ютерне моделювання); порівняння; формалізація; узагальнення та систематизація; статистичні методи. Актуальність – результати роботи можуть бути використані для формування резервного капіталу для операцій на фондових ринках. Запропоновано усунути несуттєвий параметр (математичне сподівання гаусівського розподілу) за допомогою ММП в оцінюванні фінансових ризиків з використанням параметричного VaR-підходу. Розроблено програмний продукт, який знаходить ймовірність ризику, час настання ризику, а також величину очікуваних та неочікуваних втрат. Використання ММП показує, що до чверті коштів з резервного капіталу, сформованого за класичним підходом, можуть бути вивільнені. Крім того, за рахунок підбору вагової функції можна врахувати апріорну інформацію, отриману в ході фундаментального та технічного аналізу.Документ Відкритий доступ Система керування коштами та дольовою участю співвласників підприємства на базі розподіленого реєстру(2018) Ярославський, Володимир Олександрович; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 110 стор., 39 рис., 21 табл., 1 додаток, 30 джерел. Об'єктом розробки є смарт-контракт в розподіленій базі даних на основі технології Blockchain. Метою даного проекту є розробка смарт-контрактів у розподіленій базі даних для веб-додатку, що відповідатиме за розподіл коштів у підприємстві. Вивчення та дослідження технології Blockchain. В процесі розробки було: − досліджено технологію Blockchain, структуру організації її блоків та принцип роботи системи; − розглянуто алгоритми смарт-контрактів і проведено аналіз їх переваг та недоліків; − спроектовано структуру смарт-контрактів; − розроблено веб-інтерфейс для керуванням створення смарт- контрактів; − розроблено модуль взаємодії смарт-контрактів з Веб-додатком.Документ Відкритий доступ Застосування методів штучного інтелекту в задачі автоматичного розпізнавання мовлення(2018) Бех, Петро Васильович; Зайченко, Юрій ПетровичМагістерська дисертація: 133 с., 17 Рисунків, 23 табл., 39 джерел літератури, 1 додаток. Об’єкт дослідження: алгоритми автоматичного розпізнавання мовлення. Предмет дослідження: обробка природних мов. Цілі дослідження: створення системи з перетворення аудіофайлів у текстові записи в контексті нарад. Задачі роботи: розробити штучну нейронну мережу для автоматичного розпізнавання мовлення, тобто розробити інформаційну систему з веб- інтерфейсом, що могла б за командою користувача провести автоматичне розпізнавання усного мовлення з певного файлу-контейнера, а також надавати можливість індексованого пошуку тексту в уже оброблених записах. Під час виконання роботи було проведено аналіз сучасних аудіоформатів та методів з розпізнавання інформаційних сигналів, серед методів була обрана комбінація попередньої обробки через MFCC, інтелектуального аналізу через LSTM. Була розроблена архітектура мережі для розпізнавання мовних символів у звуковому потоці. Актуальність проекту мотивується відсутністю аналогічних рішень і потенційною зацікавленістю з боку бізнесу. Результати роботи можуть бути використані як комерційними організаціями, так і ентузіастами, що прагнуть розробити щось подібне.Документ Відкритий доступ Система пошуку нечітких дублікатів зображення(2018) Шабан, Надія Володимирівна; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 117 с., 17 рис., 22 табл., 3 додатки та 27 джерел. Об'єктом дослідження є підходи та методи для пошуку нечітких дублікатів зображення на великих об’ємах даних. Мета роботи – розробка програмного продукту для ефективного та швидкого пошуку нечітких дублікатів зображень на великах об’ємах даних. В роботі проаналізовано існуючі алгоритми та методи, які використовуються при пошуку нечітких дублікатів зображення та виявлено їхні основні недоліки. Проаналізовано потенційні методи пошуку нечітких дублікатів на великих об’ємах даних. Запропоновано алгоритм пошуку нечітких дублікатів зображення на основі перцептивного хешування та застосування моделі Bag-of-words. Реалізовано запропонований алгоритм у форматі настільної програми. В майбутньому рекомендується проводити дослідження в таких напрямках, як оптимізація запропонованого алгоритму для зменшення часу роботи програми , а також розробка алгоритму який дає можливість хешувати значень відстаней між зобрженнями шо дасть можливість розробити алгоритм кластеризії заданої колекціїї зображення на групи нечітких дублікатів.Документ Відкритий доступ Моделі і методи для прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів в економіці та фінансах(2018) Ніколенко, Вікторія Олександрівна; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 136с., 26 рис., 28 табл., 1 додаток, 20 джерел. Актуальність роботи. Фінансово-економічні процеси мають складних характер, що насамперед пов’язане з наявністю нелінійності та нестаціонарності. Це призводить до необхідності пошуку нових структур прогнозних моделей для підвищення якості прогнозів. Зв’язок роботи з науковими програмами. Дослідження виконувалось у відповідності наукових задач, що були розглянені у поточному році. Мета дослідження. Спроектувати та розробити систему для аналізу та прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів. Задача дослідження. Виконати аналіз загальної проблеми моделювання нелінійних нестаціонарних процесів; розглянути методи моделювання і прогнозування нелінійних нестаціонарних процесів; застосувати різні методи моделювання та прогнозування до досліджуваних процесів і провести порівняльний аналіз отриманих результатів. Об’єкт дослідження. Нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах. Предмет дослідження. Математичні моделі і методи опису нелінійних нестаціонарних процесів та методи оцінювання прогнозів на їх основі. Методи дослідження. Використання методу найменших квадратів для оцінки параметрів моделі. Наукова новизна отриманих результатів. Розроблено систему моделювання нелінійних нестаціонарних процесів та побудови прогнозів за вибраною моделлю. Публікації. 1. Ніколенко В.О. Застосування методів інтелектуального аналізу даних для оцінки ВВП України : матеріали ІІІ Міжнародної науково- практичної конференції (м. Одеса, 29–30 липня 2016 р.) / ГО «Інститут освітньої та молодіжної політики», 2016. – 172 c 2. Ніколенко В.О. Аналіз (моделювання і прогнозування) нелінійних нестаціонарних процесів у фінансово-економічній сфері // Університетський науковий збірник «Системні науки та кібернетика» –K.: NTUU «KPI», 2018 (прийнято до друку).Документ Відкритий доступ Інтелектуальна система перевірки контрагентів на основі Big Data аналізу(2018) Верига, Катерина Олександрівна; Дідковська, Марина ВіталіївнаМагістерська дисертація: 86 с., 13 рис., 25 табл., 17 джерел, 1 додаток. Актуальність теми: можливість миттєвої перевірки контрагента є важливою задачею у зв’язку з тим, що за лічені хвилини можна зрозуміти надійність потенційного контрагента та убезпечити себ від ризикованої співпраці. Об'єктом дослідження є алгоритми та засоби ефективного пошуку для Big Data, а саме для відкритих даних з Єдиного державного реєстру юридичних осіб, фізичних осіб-підприємців та громадських формувань. Предметом дослідження є розробка програмного модуля для перевірки контрагентів на вказаних даних. Мета роботи: розробити систему перевірки контрагентів на основі проаналізованого інструментарію для Big Data. В процесі роботи над розробкою програмного модуля було підібрано ефективну стратегію індексування для заданого формату даних. Розроблена система працює з великими об’ємами даних і надає зручний інтерфейс користувачаДокумент Відкритий доступ Система оцінки ефективності фінансових витрат у виробництві з використанням системного підходу(2018) Козлова, Марія Олександрівна; Кузнєцова, Наталія ВолодимирівнаМагістерська дисертація: 91 с., 29 рис., 24 табл., 2 додатки і 19 джерел. Об’єкт дослідження – виробничі лініі на виробництві, витрати які виникають у процесі виробництва. Предмет дослідження – моделі регресійного та дисперсійного аналізів та методи інтелектуального аналізу даних для кількісного та якісного оцінювання показників. Мета роботи – розробка моделей та методів моделювання розподілення фінансових витрат та їх порівняння із існуючими загальноприйнятими. Методи дослідження – моделі регресійного аналізу, дисперсійного аналізу, побудова байесовських мереж. У цій роботі наведені результати побудови моделей аналізу взаємозв'язків різних факторів виробництва. Проведено порівняльний аналіз отриманих моделей за допомогою різних критеріїв, а також зроблено висновки щодо їхньої точності. Виявлено, які саме причини є важливими, запропоновані фінансово ефективні дії для мінімізації витрат. Обрано найкращі моделі для побудови залежностей. Тому для подальших досліджень рекомендовано використовувати саме такі моделі. За матеріалами магістерської дисертації були написані тези та наукова стаття. Стаття опублікована в електронній збірці доповідей у видавництві Інтернаука. Прогнозні припущення щодо подальшого розвитку об’єкта дослідження – вдосконалення існуючих моделе, знаходження нових факторів виробництва та інше. А також покращення існуючої системи прийняття рішень на основі побудованих моделей.Документ Відкритий доступ Системний аналіз нелінійних нестаціонарних процесів на фінансових ринках(2018) Попович, Богдан Миколайович; Бідюк, Петро ІвановичМагістерська дисертація: 158с., 62 рис., 15 табл., 1 додаток, 35 джерел. Об'єкт дослідження - нелінійні нестаціонарні процеси в економіці та фінансах, представлені часовими рядами. Мета роботи - побудова математичних моделей для 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 фіансах. Створено інформаційну аналітичну систему для моделювання та прогнозування процесів в економіці та фінансах на базі авторегресійних моделей з ковзним середнім. В проекті представлені результати прогнозування вибраних цін активів за допомогою як власно створеного програмного продукту, так і вже існуючих продуктів для статистичної обробки даних. Система реалізована на базі платформи .Net Framework 4.5 з використанням мови програмування C#, наведено приклади застосування програми для прогнозування реальних цін акцій. Розглянуто шляхи можливого подальшого вдосконалення системи.