Інфопакет

Невизначеність та групування інформації

ОК.19

Обов’язкова дисципліна для ОП

Другий

2023/2024

2 Семестр

4

Знати та розуміти принципи і методи аналізу та оцінювання коло завдань, які сприяють подальшому розвитку ефективного використання інформаційних ресурсів систем прийняття рішень.

Очна форма

Знати: структури подання даних, їх класифікацію та кластеризацію на основі використання математичних методів та інформаційних систем і систем підтримки прийняття рішень. Вміти: формалізовувати подання даних в умовах невизначеності, застосовувати на практиці інструментальні програмні засоби проектування та розробки програмного забезпечення.

Нечіткі множини як засіб формалізації невизначеності. Огляд і застосування методів класифікації та кластеризації неформалізованих даних. Групування на графах. Кластеризація обчислювальних ресурсів при створенні та організації інформаційних систем. Застосування контейнеризації та хмарних технологій.

1. Орловский С.А. Проблемы принятия решения при нечеткой исходной информации / С.А.Орловский – М.: Наука, 1981. – 206с. 2. Кофман А. Введение в теорию нечетких множеств / А.Кофман. — М.: Радио и связь, 1982. — 432 c. 3. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации /С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002.– 344с. 4. Івохін Є.В. Один метод кластеризації складених нечітких множин / Є.В.Івохін, К.О.Косинський// Журнал обчислювальної та прикл.математики. – 2007. – №2. – С.54-58. 5. Вятченин Д.A. Нечеткие методы автоматической классификации/ Д.A. Вятченин. - Mинск: Teхнопринт, 2004. – 219с. 6. Зайченко Ю.П. Нечеткие модели и методы в интеллектуальных системах /Ю.П. Зайченко. – Киев: Слово, 2008. – 344с. 7. Jamba M. Hierarchical cluster analysis and compliance / M. Jamba. - Moscow: Finance and Statistics, 1988. – 345 с.

Лекція, самостійна робота.

Контрольна робота, залік.

українська