Розроблено Байєсівську мережу для оцінки ступеня значимості особистих і зовнішніх факторів, що впливають на прийняття релевантних рішень ЛПР в автоматизованих системах управління.
Developed and investigated Bayesian network designed to assess the significance of personal and external factors affecting the performance of the automated control system
Наведено аналітичну модель системи профілювання наркотичних речовин, що дозволяє оцінити ймовірність шляху транзиту наркотиків та місце їх виготовлення. Побудована мережа Байєса, що враховує характер взаємозв’язку між вузлами системи, в якій як цільовий був прийнятий вузол, що визначає назву лабораторії виробництва наркотичної речовини. Показано реалізацію запропонованої моделі на прикладі трьох лабораторій, шести дилерів, які поставляють товар до місця призначення і чотирьох компонент наркотичної речовини, які додають дилери в процесі транспортування товару.
Оптимізація пересадок при функціонуванні громадського транспорту є одним з важливих компонентів підвищення якості перевезень. На сприйняття пересадки пасажиром впливає ряд чинників: від особистісних характеристик користувача транспортних послуг до параметрів маршрутної мережі, характеристик поїздки та дизайну пересадкових зупинок. Для пошуку взаємозв’язку між різними типами вхідних даних, які впливають на ймовірність виконання пересадки на зупинці, використано метод побудови Байєсівських мереж як один з ефективних методів розв’язання задач прогнозування складних систем.