Dissertations / Theses on the topic 'Засоби інтелектуального аналізу даних'

Data mining is the selection of information in large amounts of raw data. These data can be different types of materials: photos, graphics, sounds, experimental data, etc. Data mining uses well-researched statistical principles to highlight patterns in the data. By applying data mining algorithms to your data, you can predict trends, highlight patterns, create rules and recommendations, analyze the sequence of events in complex datasets, and discover new dependencies. Patterns and trends can be combined, with the resulting mining models. The process of intellectual analysis consists of certain stages, which include comparisons, classifications, synthesis, repetition, typing, abstraction. In turn, this whole process is directly related to the decision-making process.

The rapid development of information technology is gradually transforming the world. Open and free cyberspace expands the freedom and opportunities of people, enriches society. But unfortunately, not all information is beneficial fo person. Therefore, it is necessary to monitor such resources and block. In this we will help data mining, namely Data Mining. With the help of Data Mining technologies it becomes possible to solve many problems the analyst faces. The main ones are: classification, regression, search for associative rules and clustering.

Метою даної роботи є аргументований вибір інструментарію для вирішення спеціального класу реальних прикладних задач - швидкого прогнозування інтервалу тривалості виробництва складних технічних об'єктів в умовах неповної інформації про їх детальну внутрішню структуру, а саме до виконання їх детального проектування і розробки. Основними теоретичними результатами даної роботи є розробка формалізованої моделі та системи алгоритмів для вирішення поставленого завдання прогнозування. Практичним результатом є розробка на основі створених алгоритмів інформаційної системи (ІС), технологія формування та архітектура якої надають можливості для гнучкого розширення амодифікації функціоналу системи при виникненні нових вимог, а також при появі нових теоретичних результатів, чи розвитку системи при необхідності до корпоративної рівня (інформаційної системи, що використовується в якості штатного інструментального засобу при вирішенні виробничих завдань вербального типу), а також перенесення частини розробленого функціоналу системи на мобільні платформи.

За останні десятиліття було зібрано велику кількість просторових даних, які зберігаються в Головному управлінні Держкомзему. Об'єми даних настільки значні, що людині просто не під силу проаналізувати їх самостійно, хоча необхідність проведення такого аналізу цілком очевидна, адже в цих "сирих даних" укладені знання, які можуть бути використані при ухваленні рішень.

Спроектовано та програмно реалізовано інформаційну систему інтелектуального виявлення пульсарів на основі аналізу великих даних радіоастрономії. Оброблено понад мільйона кандидатів з моменту розгортання на кластері.

Дисертаційна робота присвячена дослідженню особливостей логічних та алгоритмічних дерев класифікації, деяких питань їх застосування в задачах інтелектуального аналізу даних, розпізнавання образів шляхом створення ефективних моделей класифікації та аналізу великих масивів даних, універсальних систем розпізнавання дискретних об’єктів. Проаналізовано та досліджено деревоподібні моделі класифікації різних типів. Розроблено комплексний метод побудови деревоподібних моделей класифікації, який базується на поетапній апроксимації масиву початкових даних НВ набором відібраних та оцінених незалежних алгоритмів розпізнавання. Розроблено метод Т – опорних множин, який полягає у відборі, фіксації набору ознак разом зі своїми значеннями – класифікаторів в структурі ЛДК. Розроблено моделі та методи побудови структур АДК двох типів, де отримані дерева класифікації складаються з різних алгоритмів та методів розпізнавання й в свою чергу представляють собою нові алгоритми, схеми класифікації. Розроблено модель та метод побудови обмежених структур АДК, які спрямовані на добудову лише тих шляхів, ярусів конструкції дерева класифікації, де є найбільша кількість помилок усіх типів класифікації. Розроблено методи знаходження подібності конструкцій логічних дерев в задачах мінімізації їх структур. Здійснено числову оцінку впливу процедури обрізки побудованого ЛДК – перестановки ярусів, рівнів, блоків структури ЛДК в конструкції регулярного логічного дерева на його загальну складність. Здійснено оцінку збіжності процедури побудови моделей дерев класифікації, запропонованих в дослідженні структур АДК для умов слабкого та сильного розділення класів початкової НВ. Present thesis is devoted to studying the specific features of both logical and algorithmic classification trees, some issues of their use in the problems of intelligence data analysis and image recognition by creating the efficient models of classification and analysis of large and super-large data arrays and universal systems of discrete object recognition. Tree-like classification models of various types are analyzed and studied. The concept of constructing tree-like classification models based on a step-by-step approximation of an array of initial TS data with a set of selected and evaluated independent recognition algorithms is proposed. The concept of T – reference sets is proposed, which consists in selecting and fixing a set of features together with their classifier values in the LCT structure. Models and methods for constructing ACT structures of two types are developed, where the resulting classification trees consist of various algorithms and recognition methods, which in turn represent new algorithms and classification schemes. A model and method for constructing bounded ACT structures are developed, which are aimed at completing only those paths, tiers of the classification tree structure where there are the largest number of errors of all classification types. Methods for finding the similarity of logical tree structures in problems of minimizing their structures are developed. A numerical estimate of the impact of the pruning procedure of the constructed LCT – rearrangement of tiers, levels, and blocks of the LCT structure in the construction of a regular logical tree on its overall complexity is given. The convergence of the procedure for constructing classification tree models proposed in the study of ACT structures for conditions of weak and strong separation of initial TS classes is estimated. Диссертационная работа посвящена исследованию особенностей логических и алгоритмических деревьев классификации, некоторых вопросов их применения в задачах интеллектуального анализа данных, распознавания образов путем создания эффективных моделей классификации и анализа больших массивов данных, универсальных систем распознавания дискретных объектов. В работе исследована и решена актуальная научно-прикладная проблема развития теории анализа и синтеза деревьев решений, разработки моделей, методов, прикладного инструментария интеллектуального анализа данных на основе логических и алгоритмических деревьев классификации с большей точностью, уменьшенной сложностью моделей и повышенной эффективностью классификации дискретных объектов. Проанализированы и исследованы древовидные модели классификации различных типов. Предложен комплексный метод построения древовидных моделей классификации, который базируется на поэтапной аппроксимации массива начальных данных набором отобранных и оцененных независимых алгоритмов распознавания. Предложен метод Т – опорных множеств, который заключается в отборе, фиксации набора признаков вместе со своими значениями – классификаторов в структуре ЛДК. Разработаны модели и методы построения структур АДК двух типов, где полученные деревья классификации состоят из различных алгоритмов и методов распознавания и в свою очередь представляют собой новые алгоритмы, схемы классификации. Разработана модель и метод построения ограниченных структур АДК, которые направлены на достройку только тех путей, ярусов конструкции дерева классификации, где есть наибольшее количество ошибок всех типов классификации. Разработаны методы нахождения сходства конструкций логических деревьев в задачах минимизации их структур. Дана числовая оценка влияния процедуры обрезки построенного ЛДК – перестановки ярусов, уровней, блоков структуры ЛДК в конструкции регулярного логического дерева на его общую сложность. Дана оценка сходимости процедуры построения моделей деревьев классификации, предложенных в исследовании структур АДК для условий слабого и сильного разделения классов начальной ОВ. Разработан программный инструментарий построения структур ЛДК/АДК (моделей деревьев классификации различных типов), который позволяет решать широкий спектр разнотипных прикладных задач распознавания образов. По результатам диссертационного исследования проведено экспериментальное моделирование, апробация разработанных моделей и методов на практических задачах, а определения эффективности предложенных в работе методов построения АДК осуществлено на основе интегральных показателей качества моделей.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.

Дисертація на здобуття наукового ступеня кандидата технічних наук за спеціальністю 05.13.06 – інформаційні технології. – Національний технічний університет "Харківський політехнічний інститут", Харків, 2017. Мета дисертаційного дослідження – підвищення ефективності процесу ідентифікації знань у наукометричних системах за рахунок побудови моделей і методів інтелектуального аналізу слабоформалізованих даних. Основні результати: уперше розроблено логіко-лінгвістичну модель визначення семантично зв'язних фрагментів слабоформалізованої реферативної інформації, яка заснована на використанні алгебро-предикатних операцій, що дозволяє ефективно ідентифікувати знання у реферативній інформації. Удосконалено метод формалізації смислових відношень сутностей, який базується на використанні міри смислової близькості та відрізняється застосуванням інтелектуального аналізу при виявленні класів еквівалентності та толерантності, що дозволяє визначити неявно виражені відношення близькості й відношення таксономії. Отримав по-дальший розвиток метод компараторної ідентифікації, який використано для класифікації смислових фрагментів рефератів у наукометричних системах що дозволяє виділити єдині інформаційні простори наукової взаємодії авторів за рахунок моделювання функцій інтелекту з розуміння та класифікації смислу. Удосконалено інформаційну технологію ідентифікації знань у наукометричних системах, яка дозволяє за рахунок визначення імпліцитних зв'язків між рефератами наукометричних систем динамічно виявляти спільні фронти наукових досліджень. Результати дослідження знайшли практичне застосування у системах обробки анотацій та рефератів. Використання розроблених у роботі моделей і методів дозволило підвищити ефективність процесу ідентифікації знань у слабоформалізованій реферативній інформації за рахунок підвищення значень коефіцієнтів повноти й точності видачі близької за смислом інформації.
Thesis for a candidate degree in technical sciences, speciality 05.13.06 – Information Technologies. – National Technical University "Kharkiv Polytechnic Institute". – Kharkiv, 2017. The objective of the thesis is to increase the effectiveness of knowledge identi-fication in scientometric systems by designing the models and methods of intelligent analysis of weakly formalized data. The main results are as follows. The current state of the knowledge identification problem in scientometric systems has been analysed. Existing methods for the intelligent analysis of weakly formalized data have been systematized. Thus the basic requirements for designing the information technology of knowledge identification have been formulated. Using the finite predicate algebra in the information and logical models of knowledge identification in Ukrainian and English abstract data of scientometric systems has been proved. The logical-linguistic model of semantically connected fragments identification in weakly formalized abstract information has been developed. The model is based on the use of algebraic-predicate operations that allows effectively extracting knowledge from abstract information. The method for the formalization of semantic relations between entities has been improved. The method is based on the use of the semantic similarity measure and intelligent analysis for the identification of equivalence and tolerance classes that allows defining implicit relations of similarity and relations of taxonomy. The method for comparator identification has got the further development. This method is used to classify abstract fragments in scientometric systems that allows determining common information spaces of scientific interaction by modelling intel-ligence functions of understanding and classification of sense. The information technology of knowledge identification in scientometric systems has been improved. The technology allows identifying common research fronts by defining dynamically implicit connections between abstracts of scientometric systems. The research results have been implemented in the systems of summaries and abstracts processing. Using the developed information technology improves the effectiveness of knowledge identification in weakly formalized data by increasing the average values of the precision and recall measures of semantic similarity of text information. The practical results can be used in information retrieval, expert, and information-analytical general-purpose systems for the formation of electronic catalogues of semantically connected texts in scientometric, library, and abstract systems.

Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.

Розроблено алгоритм контрастування структури нейромережі зустрічного розповсюдження помилок. Працездатність та ефективність системи перевірена шляхом вирішення практичної задачі оптимізації структури нейромереж, здатної класифікувати два типи сільськогосподарської культури, що характеризуються різним ступенем врожайності, отриманими за допомогою аерофотозйомки.

У роботі був проведений аналіз нейромережевого підходу до проектування систем підтримки прийняття рішень, здатну навчатися. Розроблено і програмно реалізовано інформаційну технологію інтелектуального аналізу даних для точного землеробства. Сформовано нейромережу зустрічного розповсюдження помилки, що здатна навчитися розпізнаванню типу сільськогосподарської культури та оцінці її врожайності за зображеннями, отриманими задопомогою аерофотозйомки.

The aim is to improve information and software support of intellectual system of recognition of objects on the ground. It was formed input mathematical description of data mining system. This description has been made for the purpose of development of intelligent analysis system of information data of drones that can be trained within the current IEI-technology. The mathematical models of the system functioning under training and test conditions has been developed. implemented optimization algorithms and evaluated the effectiveness of the system. The issues of development and implementation of software of optimizing algorithms as well as the issues of assessment the effectiveness of the system have been analyzed.

Кваліфікаційна робота присв’ячена дослідженню інформаційних технологій інтелектуального аналітичного опрацювання даних для потреб спортивного скаутингу. У першому розділі подано опис актуальності досліджень в галузі спортивного «скаутингу». Проведно аналіз стану досліджень щодо інтелектуального аналізу даних в спортивній галузі. Розглянуто перспективні напрямки використання засобів спортивної аналітики. У другому розділі описана спортивна підготовка, як невідємна складова спортивного «скаутингу». Досліджені інтелектуальні методи опрацювання даних, що використовуються в спорті та «скаутингу». Проаналізовано особливості використання засобів аналітичного опрацювання даних у розрізі видів спорту.У третьому розділі кваліфікаційної роботи розглянуто питання використання засобів графічної аналітики для практичного опрацювання спортивних ігор. Описано розроблений генератор синтетичних даних. У розділі «Охорона праці та безпека в надзвичайних ситуаціях» розглянуто питання попередження аварій на виробництвах із застосуванням хлору, вплив хлору на людей, перша допомога та профілактика уражень.
The qualification work is devoted to the study of information technology of intelligent analytical data processing for the needs of sports scouting. The first section describes the relevance of research in the field of sports "scouting". An analysis of the state of research on data mining in the sports industry. Perspective directions of use of means of sports analytics are considered. The second section describes sports training as an integral part of sports "scouting". Intelligent data processing methods used in sports and "scouting" are studied. Peculiarities of the use of means of analytical data processing in the context of sports are analyzed. The developed synthetic data generator is described. The section "Occupational health and safety in emergencies" discusses the prevention of accidents at work with chlorine, the impact of chlorine on people, first aid and injury prevention. Докладніше про цей текст оригіналуЩоб дізнатися більше про переклад, введіть текст оригіналу
ВСТУП .. 8 1 ІНФОРМАЦІЙНІ ТЕХНОЛОГІЇ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО АНАЛІЗУ СПОРТИВНИХ ДАНИХ – СТАН ТА ПЕРСПЕКТИВИ ДОСЛІДЖЕНЬ ...10 1.1 Актуальність досліджень в галузі спортивного «скаутингу»... 10 1.2 Стан досліджень щодо інтелектуального аналізу даних в спортивній галузі...12 1.3 Перспективні напрямки використання спортивної аналітики ...15 1.4 Висновки до першого розділу ...18 2 МЕТОДИ АНАЛІТИЧНОГО ІНТЕЛЕКТУАЛЬНОГО ОПРАЦЮВАННЯ ВІДОМОСТЕЙ ЩОДО СПОРТИВНОГО СКАУТИНГУ ...19 2.1 Спортивна підготовка, як основна інформаційна складова спортивного «скаутингу» ...20 2.2 Інтелектуальні методи опрацювання даних, що використовуються в спорті та «скаутингу» ...22 2.3 Особливості використання засобів аналітичного опрацювання даних у розрізі видів спорту ...30 2.4 Висновки до другого розділу ...36 3 ЗАСОБИ ТА ІНСТРУМЕНТИ АНАЛІТИЧНОГО ОПРАЦЮВАННЯ СПОРТИВНИХ ВІДОМОСТЕЙ ПРО СКАУТИНГ ...37 3.1 Використання засобів графічної аналітики для практичного опрацювання спортивних ігор ...37 3.2 Генератор синтетичних даних для потреб «скаутингу» ...38 3.2.1 Генератор даних VovaSoccеR ...40 3.2.2 Опис атомарних подій ...42 3.2.3 Опис складних подій ...43 3.2.4 Вихідний формат ...45 3.2.5 Детектор подій VovaSoccеR ...48 3.2.6 Сценарій перевірки VovaValidatoR ...50 3.3 Висновок до третього розділу ...53 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ ...54 4.1 Заходи щодо забезпечення сприятливих умов зорової роботи користувача ЕОМ ...54 4.2 Попередження аварій на виробництвах із застосуванням хлору. Вплив хлору на людей. Перша допомога. Профілактика уражень...57 ВИСНОВКИ ...60 ПЕРЕЛІК ДЖЕРЕЛ ...62 ДОДАТКИ

Кваліфікаційну роботу присвячено кластеризації набору даних опитування підприємців Тернопільської області щодо рівня цифровізації бізнес-процесів у їхніх компаніях та аналізу отриманих результатів. У першому розділі роботи розглянуто загальні поняття аналізу даних і бізнес-аналітики, а також описано різного роду типи задач та методи їх вирішення. Другий розділ роботи присвячено детальному огляду поняття кластеризації та її підходам, методам, поняттям міри відстані та метрикам якості кластерів тощо. У третьому розділі описано розробку програмного забезпечення для виконання поставлених завдань, проведення кластеризації даних декількома способами, візуалізацію та аналіз отриманих результатів. Окрім цього, у роботі коротко розглянуто поняття індексу цифрової трансформації підприємства НІТ. Обґрунтовано вибір методів кластеризації та використовуваних мір відстані на основі наявного набору даних та виокремлено спільні характерні риси у проблематиці цифровізації малих та середніх підприємств. The qualification thesis is dedicated to the process of clustering of the data set based on surveying entrepreneurs of the Ternopil region on the question of business processes digitalization in their companies. In addition, this research work is devoted to the analysis of the received results. The first section of the work describes general concepts of data analysis and business analytics. In addition, various types of tasks and methods used to resolve them are discussed. The second section of the thesis is dedicated to a detailed review of the clustering problem, its methods and approaches, the idea of distance measure, quality metric and more. The development of specialized software aimed at performing tasks set for the work, including clustering of the given data set by a few methods, visualization and analysis of obtained results are described in the third section of qualification work. Besides this, a short consideration of the digital transformation index (HIT) is presented. The common features in the issue of digitalization of small and medium enterprises are also highlighted.
ВСТУП 10 1 АНАЛІЗ ДАНИХ ЯК ІНСТРУМЕНТ ПІДВИЩЕННЯ ЕФЕКТИВНОСТІ БІЗНЕСУ 14 1.1 Ідентифікація концепцій щодо роботи з даними 15 1.2 Загальні підходи до аналізу даних 18 1.3 Підходи до видобутку даних 20 1.3.1 Задача кластерного аналізу 22 1.3.2 Задача класифікації 23 1.3.3 Задача регресійного аналізу 23 1.3.4 Задача на пошук асоціацій 24 1.3.5 Задача виявлення викидів 25 1.3.6 Задача когортного аналізу 25 1.3.7 Задача факторного аналізу 26 1.3.8 Задача аналізу часових рядів 26 1.4. Аналіз наукових праць щодо аналізу даниx 27 1.5 НІТ-індекс як методика визначення цифрової зрілості підприємства в Україні 30 1.6 Висновки до першого розділу 35 2 КЛАСТЕРИЗАЦІЯ ЯК ОДНА ІЗ ЗАДАЧ ВИДОБУТКУ ДАНИХ 36 2.1 Основні підходи та методи кластеризації даних 37 2.1.1 Кластеризація на основі зв’язків, ієрархічна кластеризація 38 2.1.2 Кластеризація на основі центроїдів. Алгоритм К-середніх 42 2.1.3 Кластеризація на основі щільності. Алгоритми DBSCAN та OPTICS 44 2.1.4 Кластеризація на основі розподілу. Алгоритм очікування-максимізації 47 2.1.5 Нечіткa кластеризація 48 2.1.6 Кластеризація середніх зсувів 50 2.1.7 Алгоритм Affinity Propagation – поширення спорідненості 51 2.2 Поняття міри відстані у кластеризації 53 2.2.1 Евклідова відстань 53 2.2.2 Косинусна подібність 54 2.2.3 Мангеттенська відстань 56 2.2.4 Відстань Геммінга 57 2.2.5 Відстань Чебишева 58 2.2.6 Відстань Міньковського 59 2.2.7 Індекс Жаккарда. Індекс Соренсена-Дайса 60 2.3 Поняття метрики якості кластеризації 62 2.3.1 Внутрішній підхід. Коефіцієнт Силуетта 63 2.3.2 Внутрішній підхід. Індекс Девіеса-Боулдіна 63 2.3.3 Внутрішній підхід. Індекс Данна 64 2.3.4 Зовнішній підхід. Індекс Ранда 65 2.3.5 Зовнішній підхід. Індекс Калінського-Харабаша 65 2.3.5 Зовнішній підхід. Чистота 66 2.3.6 Визначення оптимальної кількості кластерів. Метод Елбоу 66 2.4 Висновки до другого розділу 68 3 КЛАСТЕРИЗАЦІЯ МІКРО, МАЛИХ ТА СЕРЕДНІХ ПІДПРИЄМСТВ ТЕРНОПІЛЬСЬКОЇ ОБЛАСТІ ЗА РІВНЕМ ЇХ ЦИФРОВОЇ ЗРІЛОСТІ 69 3.1 Огляд набору даних, що використовується у роботі 70 3.2 Розробка програмного додатку для кластеризації підприємств 72 3.2.1 Функціональні можливості розробленої програми 74 3.2.2 Збереження інформації у базі даних 77 3.3 Програмна реалізація основних функцій розробленої програми 78 3.4 Кластеризація підприємств за рівнем цифрової трансформації 85 3.5 Висновки до третього розділу 98 4 ОХОРОНА ПРАЦІ ТА БЕЗПЕКА В НАДЗВИЧАЙНИХ СИТУАЦІЯХ 99 4.1 Аналіз регулятивних вимог щодо охорони праці у мікро, малих та середніх підприємствах в Україні та країнах Європи 99 4.1.1 Регулювання роботи служб з охорони праці в Україні 100 4.1.2 Регулювання роботи служб з охорони праці в країнах Європи 101 4.1.3 Порівняння регулятивних вимог щодо служб з охорони праці у деяких країнах Європи 103 4.2 Державна система моніторингу довкілля як складова частина національної інформаційної інфраструктури, сумісної з аналогічними системами інших країн 106 4.2.1 Системи моніторингу довкілля у країнах Європейського Союзу 110 4.3 Висновки до четвертого розділу 111 ВИСНОВКИ 113 ПЕРЕЛІК ВИКОРИСТАНИХ ДЖЕРЕЛ 114 ДОДАТКИ 125

У дипломній роботі магістра спроектовано та запропоновано універсальну функціональну архітектуру системи «розумний цінник» на основі компонентного представлення та взаємодії кінцевих пристроїв, локального шлюзу, сервісів доступу та управління даними. Формалізовано компоненти архітектурного рішення щодо побудови систем «розумний цінник» на основі теоретико-множинних нотацій, що дало змогу забезпечити однозначне трактування компонентів архітектури, зв’язків між ними та забезпечити альтернативний вибір апаратної і програмної реалізації складових таких систем. На основі мультиагентного підходу до опису програмних систем, запропоновано та формалізовано сервіс збору даних про товари, що інтегрується у систему «розумний цінник» на рівні хмарного сервісу і дає змогу накопичувати дані про вартість, характеристики і відгуки про товари, що є базою для подальшого аналізу та ціноутворення. На основі методу колаборативної фільтрації, формалізовано процес аналізу характеристик товарів, зокрема щодо формування ціни, визначення подібних товарів, статистики купівлі товарів і вподобань споживачів, що дало змогу враховувати ці критерії і підвищити ефективність управління бізнес-процесом з можливістю формування та миттєвої реакції в умовах зміни ринку.