Побудовано когнітивну модель одержання прогнозу та пошуку структурних рішень, яка полягає у генерації та перевірці гіпотез про функціональні структури очікуваної ситуації з метою одержання функціональної структури, що пояснює поведінку очікуваної ситуації. Запропоновано комплекс математичних моделей у вигляді когнітивного моделювання з використанням CRM. Нейронні мережі є найбільш оптимальними для вирішення задач класифікації образів, реалізації пам'яті, прогнозування, оптимізації, фільтрації, тобто задачі, які важко описати символьними моделями і предметна область яких вимагає усвідомлення або погано формалізується за допомогою явно визначеного синтаксису, таким чином, перетворення образів - результати числових операцій, як правило, векторно-матричного множення. Розвинуто структуровані нейронні мережі з глобальними властивостями, зокрема, топологію мережі, алгоритм навчання, схему кодування, які визначають інтерпретацію даних у мережі і результатів їх обробки. Удосконалено механізм навчання нейронних мереж, які застосовуються у різних областях, а також сегментацію потенціально клієнтської бази за умов експлуатації Call-центрів. Розвинуто систему побудови баз дани з використанням CRM технологій, удосконалено її функції: збору, збереження й обробки інформації для представлення користувачам і функціонування Call-центрів. Проведено сегментацію ринку за стратами та тимчасовими параметрами населення. Як інструментарій побудовано комп'ютерну програму "Концептуальний аналіз і Моделювання" (КАМ). Основними вимогами до комп'ютерної системи є відкритість до буть-яких можливих змін множини факторів ситуацій, причинно-наслідкових зв'язків, одержання та пояснення якісних прогнозів розвитку ситуації. Доведено практичну можливість реалізації комп'ютерної програми КАМ, яка значно розширює аналітичні можливості експертів, стимулює уяву й інтуїцію для генерації оригінальних рішень, знахідок стосовно управління та рефлексивної поведінки за складної ситуації.

  Скачати повний текст