Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/36840
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Інтелектуальна система класифікаційного прогнозування успішності соціальних проектів
Authors Karpusha, Vasyl Danylovych
Telizhenko, Oleksandr Mykhailovych
Федоришин, О.В.
Keywords класифікаційне прогнозування
классификационное прогнозирование
classification forecasting
успішність стартапу
успешность стартапа
startup successfulness
страхова компанія
страховая компания
insurance company
вхідний математичний опис
штучні нейронні мережі
алгоритм зворотного поширення помилки
багатошаровий персептрон
input mathematical representation
artificial neural network
back propagation of error algorithm
multilayer perceptron
Type Article
Date of Issue 2014
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/36840
Publisher Сумський державний університет
License
Citation Федоришин, О.В Інтелектуальна система класифікаційного прогнозування успішності соціальних проектів [Текст] /О.В. Федоришин, В.Д. Карпуша, О.М. Теліженко // Вісник Сумського державного університету. Серія Економіка. - 2014. - №2. - С. 63-71.
Abstract У статті викладено науково-методичний підхід до оцінювання ефективності реалізації, успішності впровадження, доцільності реорганізації, актуальності злиття соціально-орієнтованих кампаній, стартапів, проектів, програм тощо. Реалізовано інтелектуальну систему класифікації стартапів за рівнем успішності. При цьому розглянуто основні аспекти формування вхідного математичного опису системи, особливості її функціонування в режимі навчання та екзамену, а також основні критерії оцінки ефективності інтелектуальної системи в інформаційному розумінні. Виконано класифікаційне прогнозування успішності страхових стартапів на основі застосування парадигми штучних нейронних мереж за алгоритмом зворотного поширення помилки. Для підвищення достовірності класифікації оптимізовано структуру нейронної мережі. При цитуванні документа, використовуйте посилання http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/36840
The article presents the scientific and methodical approach to performance evaluation of, implementation, successful application, reorganization feasibility, merging relevance of social oriented companies, startups, projects, programs, etc. The intelligence system of startup classification according to the level of success is implemented. Herewith the basic aspects of formation of the input mathematical representation of a system, specifics of its functioning in the mode of study and examination, and basic criteria of intelligent system performance evaluation in the information concept are considered. The forecasting classification of the successfulness of the insurance startups was carried out on the basis of the paradigm of artificial neural networks’ application under the back propagation of error algorithm. To improve the reliability of the classification the structure of neural network is optimized.The article presents the scientific and methodical approach to performance evaluation of, implementation, successful application, reorganization feasibility, merging relevance of social oriented companies, startups, projects, programs, etc. The intelligence system of startup classification according to the level of success is implemented. Herewith the basic aspects of formation of the input mathematical representation of a system, specifics of its functioning in the mode of study and examination, and basic criteria of intelligent system performance evaluation in the information concept are considered. The forecasting classification of the successfulness of the insurance startups was carried out on the basis of the paradigm of artificial neural networks’ application under the back propagation of error algorithm. To improve the reliability of the classification the structure of neural network is optimized. При цитировании документа, используйте ссылку http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/36840
Appears in Collections: Вісник Сумського державного університету. Економіка

Views

Canada Canada
2
China China
70
France France
63219
Germany Germany
9
Italy Italy
1
Netherlands Netherlands
63233
Russia Russia
7
Sweden Sweden
1
Turkey Turkey
1
Ukraine Ukraine
2550
United Arab Emirates United Arab Emirates
1
United Kingdom United Kingdom
637576
United States United States
63235
Unknown Country Unknown Country
3957220

Downloads

China China
1
Czechia Czechia
2
France France
3
Germany Germany
2
Netherlands Netherlands
1
Ukraine Ukraine
2830
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
1
Unknown Country Unknown Country
115

Files

File Size Format Downloads
classification forecasting.pdf 495,6 kB Adobe PDF 2956

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.