Поиск :
Личный кабинет :
Электронный каталог: Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы)
Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы)
Нет экз.
Электронный ресурс
Автор:
Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы) : монография
Intelligent data analysis in the management of production systems (approaches and methods)
Издательство: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017 г.
ISBN 978-5-9500501-7-6
Автор:
Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы) : монография
Intelligent data analysis in the management of production systems (approaches and methods)
Издательство: БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017 г.
ISBN 978-5-9500501-7-6
На полку
Электронный ресурс
Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы) = Intelligent data analysis in the management of production systems (approaches and methods) : монография. – Москва : БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017. – 334 с. : табл., граф., схем., ил. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=499006, https://doi.org/10.18334/9785950050176. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр.: с. 311-328. – На рус. яз. – ISBN 978-5-9500501-7-6.
Актуальность монографии связана с повышающейся ролью прогностических моделей при управлении производственными системами, повышением требований к эффективности управления, необходимости учета внешних факторов, оказывающих влияние на систему, рассмотрением протекающих процессов в динамике и взаимосвязи цепочки управленческих решений и значений используемых параметров управления. В монографии развиваются модели и методы поддержки принятия решений для управления процессами реализации проектов в производственных системах на основе анализа информации об их жизненном цикле. В монографии использованы методы инновационного менеджмента; формализации задач управления в виде предиктивных моделей; подготовки данных для интеллектуального анализа данных и поддержки принятия управленческих решений; прогнозирования значений параметров, представленных в виде временных рядов, и применение временных рядов как способа представления параметров исследуемого процесса; подходы из широкой области полуконтролируемого обучения, одновременно учитывающего структурированные и неструктурированные данные; методы оценки достоверности получаемых управленческих решений. Рассмотренные в монографии данные исследования позволяют получать и решать задачи управления производственными системами, возникающие в практической деятельности на основе данных прогнозов для групп показателей и параметров, участвующих в принятии решений, что позволяет повысить обоснованность и качество принимаемых управленческих решений.
519.25
Интеллектуальный анализ данных в управлении производственными системами (подходы и методы) = Intelligent data analysis in the management of production systems (approaches and methods) : монография. – Москва : БИБЛИО-ГЛОБУС, 2017. – 334 с. : табл., граф., схем., ил. – URL: https://biblioclub.ru/index.php?page=book&id=499006, https://doi.org/10.18334/9785950050176. – Режим доступа: электронная библиотечная система «Университетская библиотека ONLINE», требуется авторизация . – Библиогр.: с. 311-328. – На рус. яз. – ISBN 978-5-9500501-7-6.
Актуальность монографии связана с повышающейся ролью прогностических моделей при управлении производственными системами, повышением требований к эффективности управления, необходимости учета внешних факторов, оказывающих влияние на систему, рассмотрением протекающих процессов в динамике и взаимосвязи цепочки управленческих решений и значений используемых параметров управления. В монографии развиваются модели и методы поддержки принятия решений для управления процессами реализации проектов в производственных системах на основе анализа информации об их жизненном цикле. В монографии использованы методы инновационного менеджмента; формализации задач управления в виде предиктивных моделей; подготовки данных для интеллектуального анализа данных и поддержки принятия управленческих решений; прогнозирования значений параметров, представленных в виде временных рядов, и применение временных рядов как способа представления параметров исследуемого процесса; подходы из широкой области полуконтролируемого обучения, одновременно учитывающего структурированные и неструктурированные данные; методы оценки достоверности получаемых управленческих решений. Рассмотренные в монографии данные исследования позволяют получать и решать задачи управления производственными системами, возникающие в практической деятельности на основе данных прогнозов для групп показателей и параметров, участвующих в принятии решений, что позволяет повысить обоснованность и качество принимаемых управленческих решений.
519.25