Материалы в свободном доступе

Материалы по номеру

Материалы по рубрикам

Автор статьи

Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятностей № 1(67) 27 февраля 2017 года Рубрика: Модели и методики Авторы: Краковский Ю. М., Лузгин А. Н. Скачать статью	Предложено алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели, когда вместо неизвестных вероятностей учитываются одновременно их точечные и интервальные оценки при выбранной доверительной вероятности. Показано, что такой комбинированный подход приводит к улучшению точности интервального прогнозирования и, как следствие, повышает качество принятия управленческих решений. Все результаты в данной статье получены с использованием свободно распространяемого языка программирования для статистической обработки данных «R», на базе которого создан специальный программный комплекс для конечного пользователя. Продолжение...
Недопустимость обособления исследований по представлению знаний из исследований по созданию искусственного интеллекта № 1(67) 27 февраля 2017 года Рубрика: Искусственный интеллект Авторы: Новиков А. П., Никишина А. А., Смольянинова В. А., Сурхаев М. А. Скачать статью	В статье показана необходимость и возможность объединения множества исследований, в настоящее время ошибочно обособленных в двух научных направлениях «искусственный интеллект» и «представление знаний в компьютерных системах». Приводится технология пошагового, поочередного продвижения исследований в этих двух научных направлениях, позволяющая поставить исследования на рельсы планомерного высокоэффективного незаторможенного продвижения к созданию искусственного интеллекта. Продолжение...
Применение возможностей Microsoft Excel в моделировании рисков инвестиционных проектов № 1(67) 27 февраля 2017 года Рубрика: Экономико-математические модели Авторы: Степаненко Н. В., Харитонов С. В. Скачать статью	На эффективность инвестирования влияют факторы, которые меняются случайным образом либо не подвержены воздействию со стороны инвестора. Проанализировать риски инвестиционной деятельности можно с помощью применения имитационного моделирования по методу Монте-Карло. Сделать это эффективно можно в среде MS Office Excel. Продолжение...

Проверка точности интервального прогнозирования на основе доверительных оценок вероятностей

№ 1(67) 27 февраля 2017 года
Рубрика: Модели и методики
Авторы: Краковский Ю. М., Лузгин А. Н.

Скачать статью

Предложено алгоритмическое и программное обеспечение интервального прогнозирования динамических показателей на основе адаптивной вероятностно-статистической кластерной модели, когда вместо неизвестных вероятностей учитываются одновременно их точечные и интервальные оценки при выбранной доверительной вероятности. Показано, что такой комбинированный подход приводит к улучшению точности интервального прогнозирования и, как следствие, повышает качество принятия управленческих решений. Все результаты в данной статье получены с использованием свободно распространяемого языка программирования для статистической обработки данных «R», на базе которого создан специальный программный комплекс для конечного пользователя.

Продолжение...

Недопустимость обособления исследований по представлению знаний из исследований по созданию искусственного интеллекта

№ 1(67) 27 февраля 2017 года
Рубрика: Искусственный интеллект
Авторы: Новиков А. П., Никишина А. А., Смольянинова В. А., Сурхаев М. А.

Скачать статью

В статье показана необходимость и возможность объединения множества исследований, в настоящее время ошибочно обособленных в двух научных направлениях «искусственный интеллект» и «представление знаний в компьютерных системах». Приводится технология пошагового, поочередного продвижения исследований в этих двух научных направлениях, позволяющая поставить исследования на рельсы планомерного высокоэффективного незаторможенного продвижения к созданию искусственного интеллекта.

Продолжение...

Применение возможностей Microsoft Excel в моделировании рисков инвестиционных проектов

№ 1(67) 27 февраля 2017 года
Рубрика: Экономико-математические модели
Авторы: Степаненко Н. В., Харитонов С. В.

Скачать статью

На эффективность инвестирования влияют факторы, которые меняются случайным образом либо не подвержены воздействию со стороны инвестора. Проанализировать риски инвестиционной деятельности можно с помощью применения имитационного моделирования по методу Монте-Карло. Сделать это эффективно можно в среде MS Office Excel.

Продолжение...