система підтримки прийняття рішень

В роботі проведено порівняльний аналіз наукових публікацій, щодо можливості передбачення напрямку криптовалютного курсу за допомогою даних відкритих числових індикаторів, за результатами якого можна зробити висновок, що через волатильність криптовалютного ринку та необхідність точного прогнозування виникає потреба в створенні агрегованого індикатора, який буде враховувати поточний курс ціни активу, параметри простих індикаторів, об'єму торгів, тощо.

Національний кластер кібербезпеки України функціонально орієнтований на побудову систем захисту різних платформ інформаційної інфраструктури, зокрема створення безпечних технологій виявлення deepfake-модифікацій біометричного зображення на основі нейронних мереж у кіберпросторі.
У цьому просторі запропоновано концептуальний підхід до виявлення deepfake-модифікацій, який розгорнуто на основі функціонування згорткової нейронної мережі та алгоритму роботи класифікатора біометричних зображень за структурою «чутливість – показник Юдена – оптимальний поріг – специфічність».

Для прийняття об’єктивних обґрунтованих рішень у всіх сферах діяльності необхідно створювати інформаційні системи підтримки прийняття рішень на основі статистичних даних і експертних оцінок та з використанням відповідних математичних моделей та методів. Запропоновано процедуру побудови інформаційної системи підтримки прийняття рішень за методологією системного аналізу на основі сучасних методів і моделей прогнозування, яка надає можливість оцінювати та прогнозувати фінансово- економічні та інші процеси в умовах впливу збурень довільних типів та різної природи.

Описано методології планування потреб у ресурсах. Проаналізовано програмні комплекси систем розподілу ресурсів і обґрунтовано потребу в розробленні своєї системи підтримки прийняття рішень. Проведено тестування прототипу СППР розподілу обмежених ресурсів, яка реалізує розроблені моделі та алгоритми.

Запропоновано загальну типову архітектуру системи підтримки прийняття рішень, формування та реалізації замовлень на основі кроспрограмування, хмарних обчислень та відповідно функціональні вимоги до неї. Також запропоновано технологію розроблення таких систем на основі кроспрограмування та хмарних обчислень, а також з урахуванням зменшення затрат/часу/ресурсів на розроблення, упровадження та супроводу систем підтримки прийняття рішень. Запропонована структурна модель системи доволі гнучка для розширення та впровадження у всі напрями електронної комерції сучасної України.

Досліджено особливості методології VaR для оцінювання інвестиційних ризиків на фінансових ринках цінних паперів. Розроблено інформаційну систему підтримки прийняття рішень, яка дає змогу розрахувати очікувані та неочікувані втрати за вибраними акціями та інвестиційним портфелем загалом, а також визначити момент ймовірного виникнення ризику і необхідний розмір резервного капіталу.

Розглянуто проблеми, що виникають під час роботи з розрізненими джерелами інформації з використанням баз даних. Наведено модель сховища даних як засобу інтеграції та опрацювання даних з розрізнених джерел при створенні системи підтримки прийняття рішень для проектування розподілених енергетичних систем.

Описано класифікацію і підходи до побудови СППР, які враховують різноманітні аспекти проблеми невизначеності процесу розроблення СППР. Запропоновано та описано ознаки класифікації, удосконалено узагальнену класифікацію СППР. Про- аналізовано види архітектури, розглянуто архітектуру інформаційного ресурсу систем підтримки прийняття рішень, яка ґрунтується на принципах побудови сховища даних. Наведено аналітичний опис підходів до побудови концептуальної моделі, а також розглянуто підходи до проектування основних компонентів системи підтримки прийняття рішень.