Київський національний економічний університет імені Вадима Гетьмана

Нейро-нечіткі моделі в управлінні

Постійний розвиток суспільства потребує невпинного ускладнення процедури управління, яка в умовах ускладнення усіх сфер діяльності вимагає застосування все більш досконалого інструментарію аналізу, прогнозування та планування розвитку досліджуваних систем та аналізу наслідків керуючих впливів. Підвищити ефективність такого аналізу наразі вдається із застосуванням технологій, що здатні вирішувати інтелектуальні задачі – в умовах неповноти, неточності і суперечливості знань про об'єкт дослідження, для розв'язання яких немає чітко заданого алгоритму. Ефективним методологічним підґрунтям таких технологій слугують теорії нечіткої логіки та нейронних мереж.

Дисципліна «Нейро-нечіткі моделі в управлінні» є нормативною дисципліною циклу професійної підготовки магістрів за спеціальністю «Інформаційні управляючі системи та технології».

Мета дисципліни – формування теоретичних знань та практичних навичок з побудови математичних моделей на нечіткій логіці та нейронних мережах для аналізу та прогнозування розвитку складних систем і процесів з метою прийняття раціональних управлінських рішень.

Вивчення курсу базується на матеріалі нормативних дисциплін бакалаврського рівня освіти: економіко-математичні методи і моделі, моделювання систем, інформаційні технології, економічна теорія, фінанси, мікро- та макроекономіка.

Сфера реалізації набутих знань і вмінь. Отримані при вивченні дисципліни «Нейро-нечіткі моделі в управлінні» знання та навики знадобляться для роботи на підприємствах, в установах та організаціях усіх галузей і форм власності, а також в органах державного управління всіх рівнів. Використовуючи у вирішенні нових завдань сучасний інструментарій нейро-нечіткого моделювання з використанням комп'ютерної техніки та інформаційних технологійз’являється можливість проведення ефективного та обґрунтованого аналізу і прогнозування розвитку складних систем і процесів з метою прийняття раціональних управлінських рішень.

 

Тематичний план дисципліни:

Тема 1. Інструментарій штучного інтелекту та його застосування в управлінні

Тема 2. Різновиди штучних нейронних мереж та принципи їх функціонування

Тема 3. Багатошаровий персептрон Розенблатта

Тема 4. Карти самоорганізації Кохонена

Тема 5. Нейронні мережі зустрічного розповсюдження

Тема 6. Нейронні мережі асоціативної пам’яті

Тема 7. Базові засади теорії нечітких множин

Тема 8. Сутність теорії нечіткої логіки

Тема 9. Системи нечіткого логічного виведення

Тема 10. Методологічні засади нейро-нечіткого моделювання

 

Викладацький  склад  дисципліни:

1.   Матвійчук А.В., д.е.н., проф., проф. кафедри ЕММ.

2.   Великоіваненко Г.І., к.ф.-м.н., проф., проф. кафедри ЕММ.

3.   Мірошниченко І.В., ст. викладач кафедри ЕММ.

 

Список  літератури:

1.   Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: Монографія. – К.: КНЕУ, 2011. – 439 с.

2.   Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 452 с.

3.   Штовба С.Д. Проектирование нечетких систем средствами MATLAB. – М.: Горячая линия – Телеком, 2007. – 288 с.

 

 

Завідувач кафедри економіко-

математичного моделювання, д.е.н., проф.                                 В.В. Вітлінський

Остання редакція: 08.04.16