КОГНІТИВНЕ МОДЕЛЮВАННЯ ІНТЕЛЕКТУАЛЬНИХ СИСТЕМ АНАЛІЗУ ФІНАНСОВОГО СТАНУ СУБ’ЄКТА ГОСПОДАРЮВАННЯ
DOI:
https://doi.org/10.28925/2663-4023.2023.21.7585Ключові слова:
когнітивне моделювання; когнітивний аналіз; когнітивний підхід; когнітивні карти; системи підтримки прийняття рішення, інформаційні інтелектуальні системи прийняття рішення; фінансовий стан; суб’єкти господарюванняАнотація
У статті, дякуючи ретроспективним процесам щодо питань когнітивного підходу до моделювання складних інформаційних систем виокремлено основні підходи до моделювання інформаційних систем суб’єкту господарювання; викладено підходи, у відповідності з якими, використовується апарат когнітивного моделювання для аналізу фінансового стану та аналізу ефективності функціонування суб’єкту господарювання. Інформаційні інтелектуальні системи прийняття рішень зустрічаються у прикладних мультиагентних системах, геоінформаційних системах, економічних системах та системах в яких необхідно приймати рішення на основі знань. Одним з елементів, що використовується для вилучення з бази знань інформації є когнітивні карти і саме вони показують динамічність властивостей різноманітних ситуацій. Когнітивну карту, що відображає конкретну ситуацію, можна розглядати як певний різновид графічної інтерпретації математичної моделі, яка наочно відображає ситуацію і дозволяє при формалізації проблеми представити складну систему як сукупність взаємозалежних концептів. Когнітивні карти використовуються для вирішення завдань, які насамперед пов'язані з аналізом існуючого стану об’єкту та прийняттям рішень. Когнітивні карти дають можливість встановити причинно-наслідкові співвідношення та формувати базу знань для прийняття системою рішень. Фінансовий стан суб’єкту господарювання потребує моделювання інтелектуальних систем в основу якого доцільно покласти комбінування методів системного аналізу та когнітивного моделювання. Такий підхід дозволяє достовірно оцінювати фінансовий стан суб’єкту господарювання, бо в основу інформаційної інтелектуальної системи яка здатна приймати рішень покладена математична модель, що створена на основі класичного системного аналізу та когнітивних методів. Використання елементів штучного інтелекту в інтелектуальних системах щодо підтримки управління та аналізом фінансового стану суб’єкту господарювання є сучасним потужним інструментом в бізнес-процесах економіки будь-якої країни.
Завантаження
Посилання
Boyer, P., & Petersen, M. B. (2018). Folk-Economic Beliefs: An Evolutionary Cognitive Model. Behavioral and Brain Sciences, 41, E158.
Pankratov, Vladimir Andreevich. "Strategy for the development of socio-economic systems on the basis of methodologies of prediction and cognitive modeling." (2017). Dissertation for the degree of Candidate of Technical Sciences, specialty 01.05.04 - system analysis and theory of optimal decisions. Kyiv, 2017
Zgurovsky M.Z. System analysis: problems, methodology, applications. [Text] / M.Z. Zgurovsky, ND Pankratov. - K.: Scientific Thought, 2011. - 743 p.
Morshedi, M. A., & Kashani, H. (2022). Assessment of Vulneracy Reduction Policies: Integration of Economic and Cognitive Models of Decision-Making. Reliability Engineering & System Safety, 217, 108057.
Bourgin, D. D., Peterson, J. C., Reichman, D., Russell, S. J., & Griffiths, T. L. (2019, May). Cognitive Model Prioles for Predicting Human Decisions. In International Conference on Machine Learning (pp. 5133-5141). Pmlr.
Gonzalez, C., & Lebiere, C. (2005). Instance-Based Cognitive Models of Decision-Making.
Sun, R. (2006). Prolegomena to integration cognitive modeling and social simulation. Cognition and Multi-Agent Interaction: from Cognitive Modeling to Social Simulation, 3-26.
Busemeyer, J. R., & Diederich, A. (2010). Cognitive Modeling. Sage.
Gilboa, I., & Schmeidler, D. (2001). A cognitive Model of Individual Well-Being. Social Choice and Welfare, 18 (2), 269-288.
Song, G. Y., Cheon, Y., Lee, K., Lim, H., Chung, K. Y., & Rim, H. C. (2014). Multiple Categorizations of Products: Cognitive Modeling of Customers Through Social Media Data Mining. Personal and Ubiquitous Computing, 18, 1387-1403.
Margaritis, M., Stylios, C., & Groumpos, P. (2002, October). Fuzzy Cognitive Map Software. In 10th International Conference on Software, Telecommunications and Computer Networks Softcom (Vol. 2002, pp. 8-11).
Margaritis, M., Fidas, C., & Avouris, N. (2007). A Framework to Facilitis Building of Collaborative Learning Applications. Advanced Technology for Learning, 4 (1), 24-29.
Fan, H., & Wang, Y. Evaluation Report on Polyanalyst 4.6.
Sandhya, N., Anuradha, K., Althaf, S., Basha, H., Premchand, P., & Govardhan, A. (2009). Rank Analysis Through Polyanalyst Using Linear Regression. IJCSNS-International Journal of Computer Science and Network Security, 9 (9), 290-293.
Muhr, T. (1991). Atlas/Ti - A Prototype for the Support of Text Interpretation. Qualitative Sociology, 14 (4), 349-371.
Soratto, J., Pires, D. E. P. D., & Friese, S. (2020). TheMatic Content Analysis using atlas. Ti Software: Potentialites for Researchs in Health. Revista Brasileira de Enfermagem, 73.
Yumasheva, A. L. (2017). The Supporting Systems for Medical Science Investigation. In non-verbal well in the world (pp. 44-47).
Neaga, E. I., & Harding*, J. A. (2005). An Enterprise Modeling and Integration Framework Based on Knowledge Discovery and Data Mining. International Journal of Production Research, 43 (6), 1089-1108.
Thelen, S., Mottner, S., & Berman, B. (2004). Data Mining: On the Trail to Marketing Gold. Business Horizons, 47 (6), 25-32.
Yethraj, N. G. (2012). Apply Data Mining Techniques in the Field of Agriculture and Allied Sciences. International Journal of Business Intelligents ISSN, 2278-2400.
Lakhno, V., Malyuk, V., Malyukova, I., Atkold, O., Kryvoruchko, O., A., A., & Stepashkina, K. (2023). Model analysis of strategies in the dynamic interaction of participants of phishing attacks. Electronic professional scientific edition "Cybersecurity: education, science, technology", 4 (20), 124–141. https://doi.org/10.28925/263-4023.2023.20.124141
Gorda, O. and Tsyutur, M. 2023. Cognitive technologies of the subject area on the basis of ontology. Management of development of complex systems. 53 (Ber 2023), 30–38. DOI: https: //doi.org/10.32347/2412-9933.2023.53.30-38. - http://mdcs.knuba.edu.ua/article/view/282594/276785
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2023 Ігор Карпунін, Надія Зінченко
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.