Інформаційні системи та мережі. – 2014. – №783
Permanent URI for this collectionhttps://ena.lpnu.ua/handle/ntb/24508
Вісник Національного університету "Львівська політехніка"
Статті, вміщені у Віснику, підготовлено за результатами закінчених науково-дослідних робіт з теоретичних основ інформатики, систем баз даних та знань, інформаційного моделювання, розподілених інформаційних систем та мереж, комп’ютерної і математичної лінгвістики. Для науковців, інженерно-технічних працівників, аспірантів, студентів вищих навчальних закладів.
Вісник Національного університету «Львівська політехніка» : [збірник наукових праць] / Міністерство освіти і науки України, Національний університет «Львівська політехніка». – Львів : Видавництво Львівської політехніки", 2014. – № 783 : Інформаційні системи та мережі / відповідальний редактор В. В. Пасічник. – 543 с. : іл.
Browse
Search Results
Item Ідентифікація проблемних ситуацій та їх станів у складних технічних системах з використанням модифікованого алгоритму ФОРЕЛ(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Савчук, Т. О.; Петришин, С. І.В статті наведено особливості ідентифікації проблемних ситуацій та їх станів з використанням модифікованого алгоритму ФОРЕЛ кластеризації. Основною відмінністю модифікованого алгоритму від класичного є можливість користувача задавати значення показника якості розбиття, що робить алгоритм гнучким при проведенні аналізу проблемних ситуацій та їх станів в складних технічних системах. The article describes the features of the identification of problem situations and their states using the modified algorithm FOREL of clasterization. The main difference of the modified algorithm from the classical one is the user’s ability to set the quality score for clusters, which makes the algorithm flexible in analyzing problem situations and states in complex technical systems.Item Ієрархічний агломеративний кластерний аналіз одновимірних асиметрично розподілених даних у середовищі MS Excel(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Камінський, Р. М.; Нич, Л. Я.Наведено інформаційну технологію ієрархічного агломеративного кластерного аналізу об’єктів, поданих вибірками одновимірних даних різних обсягів. Ця технологія реалізована в середовищі MsExcel-2003. Вона містить: перетворення одновимірних даних на багатовимірні за допомогою показників описової статистики та параметрів індивідуальних розподілів, формування таблиці “об’єкт–властивість”, побудову матриці близькостей, визначення структури дендрограми та інтерпретації кластерів. Hierarchical anglomerative information technology cluster analysis of objects onedimensional data samples of different volumes is presented. This technology is implemented in an environment MsExcel-2003. It includes: the transformation of onedimensional data in multidimensional indexes, using descriptive statistics and distributions of individual parameters, the formation of the table “object- property”, build proximity matrix, defining the structure and interpretation of the dendrogram clusters. Used as an example of individual data from 13 operators. As a result of the cluster analysis three clusters were identified and their average parameters were shown. Work is of practical importance in systems training personnel carrier.Item Застосування кластерного аналізу для діагностики дієвості господарського механізму торговельних підприємств(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Бойко, Н. І.Обґрунтовано теоретичні положення, запропоновано методичні та практичні рекомендації, що дають змогу підвищити дієвість економічного механізму функціонування торговельного підприємства. Розглянуто роль та місце економічного механізму в господарському механізмі підприємства. Розкрито можливості застосування методу кластерного аналізу для проведення науково обґрунтованої сегментації торговельних підприємств. Описано використання інтегральної оцінки дієвості економічного механізму торговельного підприємства; обґрунтування рекомендацій щодо реалізації стратегічних напрямів підвищення дієвості економічного механізму. In the article the theoretical principles and the methodological and practical recommendations to enhance the effectiveness of the economic mechanism of operation of commercial enterprises are introduced and grounded. The role and place of the economic mechanism in the economic mechanism of the enterprise is studied. The possibility of using the method of cluster analysis for evidence-based segmentation of commercial enterprises is revealed. An integrated use of the efficacy of the economic mechanism of commercial enterprise is given; recommendations for the implementation of strategic directions to improve the efficiency of the economic mechanism are suggested.Item Застосування кластерного аналізу для опрацювання даних земельного кадастру(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Глаголєва, І. І.; Берко, А. Ю.Описано процедури інтелектуального аналізу даних на основі кластерного аналізу для даних земельного кадастру. Розглянуто положення, необхідні для кластерного аналізу з використанням методу k-середніх. Розроблено математичну модель, а також технічно реалізовано задачу кластеризації земельних ділянок у Стрийському районі Львівської області. Procedures of data mining based on prediction of time series for land cadastre data are described in this article. Principles required for the development of the method of forecasting using time serious are examined. Mathematical model is developed. The task of predicting land resources use in Striyskyi Park in Lviv is technically realized.Item Кластерний аналіз як методологічний інструментарій дослідження бібліотек(Видавництво Львівської політехніки, 2014) Кунанець, Н. Е.; Камінський, Р. М.Наведено просту технологію ієрархічного агломеративного кластерного аналізу 20 бібліотек різного типу, поданих вибірками класифікаційних ознак однакових обсягів. Ця технологія реалізована в середовищі MsExcel-2003. Вона передбачає: створення таблиці “об’єкт-властивість”, побудову матриці близькостей, визначення структури дендрограми та інтерпретації кластерів. This article describes the simple technology of the hierarchical agglomerative cluster analysis of 20 different libraries, presented by the samples of classification attributes of the same volume. This technology is implemented in an environment of MsExcel-2003. It includes the transformation of one-dimensional data into multi-dimensional indexes, using descriptive statistics and distributions of individual parameters, the creation of the "object-property" table, the building of the proximity matrix, the definition of the dendrogram structure and the interpretation of the clusters.