Карпуша, Василь ДаниловичКарпуша, Василий ДаниловичKarpusha, Vasyl DanylovychТеліженко, Олександр МихайловичТелиженко, Александр МихайловичTelizhenko, Oleksandr MykhailovychФедоришин, О.В.2014-09-222014-09-222014Федоришин, 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.http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/36840У 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/123456789/36840The 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/123456789/36840ukcneкласифікаційне прогнозуванняклассификационное прогнозированиеclassification forecastingуспішність стартапууспешность стартапаstartup successfulnessстрахова компаніястраховая компанияinsurance companyвхідний математичний описштучні нейронні мережіалгоритм зворотного поширення помилкибагатошаровий персептронinput mathematical representationartificial neural networkback propagation of error algorithmmultilayer perceptronArticle