Please use this identifier to cite or link to this item: https://repo.btu.kharkov.ua/handle/123456789/6921
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorДьоміна, В.М.-
dc.contributor.authorПобіженко, І.О.-
dc.contributor.authorБілова, Т.Г.-
dc.contributor.authorДьоміна, Т.О.-
dc.date.accessioned2022-09-18T07:09:13Z-
dc.date.available2022-09-18T07:09:13Z-
dc.date.issued2019-09-15-
dc.identifier.citationДьоміна В.М., Побіженко І.О., Білова Т.Г., Дьоміна Т.О. Числові моделі опису реальності, які дозволяють обробку великих обсягів даних за умов зростання їх невизначеності при управлінні регіоном. Вісник ХНАУ. Серія : Економічні науки. 2019. №4. Т.1. С.297-305.uk_UA
dc.identifier.urihttps://repo.btu.kharkov.ua//handle/123456789/6921-
dc.description.abstractДьоміна В.М., Побіженко І.О., Білова Т.Г., Дьоміна Т.О. Числові моделі опису реальності, які дозволяють обробку великих обсягів даних за умов зростання їх невизначеності при управлінні регіоном. У статті запропоновано поєднання теорії і емпіричного досвіду методів управління із сучасним пізнавальним інструментарієм для прийняття управлінських рішень в умовах мінливості, невизначеності та багатомірності ринкового середовища. Зроблено спробу застосувати системно-структурний аналіз у системі моделей стратегічного управління розвитком регіону.uk_UA
dc.description.abstractВ.М. Дёмина, И.А. Побиженко, Т.Г. Белова, Т.А. Дёмина. Числовые модели описания реальности, позволяющие обрабатывать большие объемы данных в условиях роста их неопределенности при управлении регионом. В статье изложена попытка объединить теоретические подходы и эмпирический опыт методов управления с современным познавательным инструментарием для принятия управленческих решений в условиях изменчивости, неопределенности и многомерности рыночной среды. Сделана попытка применить системноструктурный анализ в системе моделей стратегического управления развитием региона.uk_UA
dc.description.abstractDyomina V.M., Pobizhenko I.O., Belova T.G., Domina T. Numerical models of the description of the reality, allowing to process large volumes of data in the conditions of growing their uncertainty in the management of the region. The article describes the problem of asymmetry of regional development trends. There are mechanisms of state regional policy, but the issue of internal regional socio-economic imbalances needs to be investigated. The fragmentation and fragmentation of the socio-economic space of the regions is observed, the areas of depression are expanding. This is due to the concentration of financial resources in the regional development centers (in particular large cities) and entails the widening of the gap between urban and rural territories, the deepening of the problems of territorial imbalance at the intra-regional level. For a comprehensive analysis of information at the regional level, you must first process it from relational, multidimensional databases, geodatabases, structured and poorly structured text files. Then analyze it using both a consolidated and a decenation approach. The task of constructing a description between the reflected data models of various sources remains an unsolved problem. The article uses mathematical methods. BigData is presented as a hypercube of data using a multidimensional model. A dimension is shown as a set of attributes that forms one of the faces of a hypercube. An example of a geographical measurement is given, this is a list of territorial objects: settlements, districts, regions, etc. Information about the modeled objects is provided by a set of complex values that are stored in data objects. It is possible to use fuzzy-multiple models that can help make economically sound decisions. It is proved that the object has a unique identifier, and therefore, two objects with exactly the same eigenvalue can exist in the system, the values of the attributes of the objects are the values of relations, is a set of tuples that is, the attribute can be considered as a group of repetitions. To describe the object, using the identification parameters of the region, you can use a multidimensional data model and object data representation. In situations involving various kinds of uncertainties, when these uncertainties cannot be clearly formalized using the methods of probability theory and mathematical statistics, fuzzy logic methods can be used.uk_UA
dc.language.isouk_UAuk_UA
dc.publisherХарків : ХНАУuk_UA
dc.subjectмоделі опису реальностіuk_UA
dc.subjectвеликі даніuk_UA
dc.subjectумови невизначеностіuk_UA
dc.subjectнечітка логікаuk_UA
dc.subjectтериторіальний розвитокuk_UA
dc.subjectмодели описания реальностиuk_UA
dc.subjectбольшие данныеuk_UA
dc.subjectусловия неопределенностиuk_UA
dc.subjectнечеткая логикаuk_UA
dc.subjectтерриториальное развитиеuk_UA
dc.subjectmodels for describing realityuk_UA
dc.subjectBigDatauk_UA
dc.subjectuncertainty conditionsuk_UA
dc.subjectfuzzy logicuk_UA
dc.subjectterritorial developmentuk_UA
dc.titleЧислові моделі опису реальності, які дозволяють обробку великих обсягів даних за умов зростання їх невизначеності при управлінні регіономuk_UA
dc.title.alternativeЧисловые модели описания реальности, позволяющие обрабатывать большие объемы данных в условиях роста их неопределенности при управлении региономuk_UA
dc.title.alternativeNumerical models of the description of the reality, allowing to process large volumes of data in the conditions of growing their uncertainty in the management of the regionuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Appears in Collections:Вісник Харківського національного аграрного університету ім. В.В. Докучаєва. Серія "Економічні науки" №4, Т.1



Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.