Методологія аналізу даних економічного розвитку країн
The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for c...
Збережено в:
| Дата: | 2023 |
|---|---|
| Автори: | , , , , , |
| Формат: | Стаття |
| Мова: | English |
| Опубліковано: |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute"
2023
|
| Теми: | |
| Онлайн доступ: | http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208 |
| Теги: |
Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
|
| Назва журналу: | System research and information technologies |
Репозитарії
System research and information technologies| id |
journaliasakpiua-article-297208 |
|---|---|
| record_format |
ojs |
| spelling |
journaliasakpiua-article-2972082024-02-01T21:03:07Z Methodology of the countries’ economic development data analysis Методологія аналізу даних економічного розвитку країн Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo Shevchenko, Dmytro Prokopovych, Svitlana Chagovets, Liubov машинне навчання цифровий розвиток нечітка кластеризація радіально базисні нейромережі логістична регресія аналіз інформативності змінних machine learning digital development fuzzy clustering radial basis neural networks logistic regression analysis of variables informativeness The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for creating decision support systems to prevent potentially dangerous changes in the economic status of the research object. In this work, an improved method of c-means data clustering with agent-oriented modification is proposed, and a radial-basis neural network and its extension are proposed to determine whether the obtained clusters are relevant and to analyze the informativeness of state variables and obtain a subset of informative variables. The effect of applying data compression using an autoencoder on the accuracy of the methods is also considered. According to the results of testing of the developed methodology, it was proved that the probability of incorrect determination of the state was reduced when identifying the states of economic systems, and a reduced value of the error of the third kind was obtained when classifying the states of objects. Досліджено питання удосконалення методів ідентифікації економічних об’єктів та їх аналізу з використанням алгоритмів інтелектуального оброблення даних. Використання розробленої методології в економічному аналізі дозволяє підвищити якість управління та може бути основою для створення систем підтримання прийняття рішень для попередження потенційно небезпечних змін економічного стану об’єкта дослідження. Запропоновано удосконалений метод кластеризації даних c-середніх з агентно-орієнтованою модифікацією, для визначення відповідності отриманих кластерів актуальним пропонується радіально-базисна нейромережа та її розширення – для аналізу інформативності змінних стану й отримання підмножини інформативних змінних. Розглянуто вплив застосування стиснення даних за допомогою автокодувальника на точність застосування методів. За результатами тестування розробленої методології було доведено зменшення ймовірності неправильного визначення стану під час ідентифікації станів економічних систем та отримано зменшене значення помилки третього роду під час класифікації станів об’єктів. The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" 2023-12-26 Article Article application/pdf http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208 10.20535/SRIT.2308-8893.2023.4.02 System research and information technologies; No. 4 (2023); 21-36 Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2023); 21-36 Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2023); 21-36 2308-8893 1681-6048 en http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208/290123 |
| institution |
System research and information technologies |
| collection |
OJS |
| language |
English |
| topic |
машинне навчання цифровий розвиток нечітка кластеризація радіально базисні нейромережі логістична регресія аналіз інформативності змінних machine learning digital development fuzzy clustering radial basis neural networks logistic regression analysis of variables informativeness |
| spellingShingle |
машинне навчання цифровий розвиток нечітка кластеризація радіально базисні нейромережі логістична регресія аналіз інформативності змінних machine learning digital development fuzzy clustering radial basis neural networks logistic regression analysis of variables informativeness Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo Shevchenko, Dmytro Prokopovych, Svitlana Chagovets, Liubov Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| topic_facet |
машинне навчання цифровий розвиток нечітка кластеризація радіально базисні нейромережі логістична регресія аналіз інформативності змінних machine learning digital development fuzzy clustering radial basis neural networks logistic regression analysis of variables informativeness |
| format |
Article |
| author |
Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo Shevchenko, Dmytro Prokopovych, Svitlana Chagovets, Liubov |
| author_facet |
Donets, Volodymyr Strilets, Viktoriia Ugryumov, Mykhaylo Shevchenko, Dmytro Prokopovych, Svitlana Chagovets, Liubov |
| author_sort |
Donets, Volodymyr |
| title |
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_short |
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_full |
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_fullStr |
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_full_unstemmed |
Методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_sort |
методологія аналізу даних економічного розвитку країн |
| title_alt |
Methodology of the countries’ economic development data analysis |
| description |
The paper examines the issue of improving the methods of identification of economic objects and their analysis using algorithms of intelligent data processing. The use of the developed methodology in the economic analysis allows for improvement in the quality of management. It can be the basis for creating decision support systems to prevent potentially dangerous changes in the economic status of the research object. In this work, an improved method of c-means data clustering with agent-oriented modification is proposed, and a radial-basis neural network and its extension are proposed to determine whether the obtained clusters are relevant and to analyze the informativeness of state variables and obtain a subset of informative variables. The effect of applying data compression using an autoencoder on the accuracy of the methods is also considered. According to the results of testing of the developed methodology, it was proved that the probability of incorrect determination of the state was reduced when identifying the states of economic systems, and a reduced value of the error of the third kind was obtained when classifying the states of objects. |
| publisher |
The National Technical University of Ukraine "Igor Sikorsky Kyiv Polytechnic Institute" |
| publishDate |
2023 |
| url |
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/297208 |
| work_keys_str_mv |
AT donetsvolodymyr methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT striletsviktoriia methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT ugryumovmykhaylo methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT shevchenkodmytro methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT prokopovychsvitlana methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT chagovetsliubov methodologyofthecountrieseconomicdevelopmentdataanalysis AT donetsvolodymyr metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín AT striletsviktoriia metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín AT ugryumovmykhaylo metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín AT shevchenkodmytro metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín AT prokopovychsvitlana metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín AT chagovetsliubov metodologíâanalízudanihekonomíčnogorozvitkukraín |
| first_indexed |
2024-04-08T15:08:19Z |
| last_indexed |
2024-04-08T15:08:19Z |
| _version_ |
1800095207806468096 |