Простийпошук |
Розширенийпошук |
Покажчики
|
Професійний пошук |
Рубрикатор НБУВ |
Розподілений пошук |
Бази даних
Наукова періодика України - результати пошуку
Книжкові видання та компакт-дискиЖурнали та продовжувані виданняАвтореферати дисертаційРеферативна база данихНаукова періодика УкраїниТематичний навігаторАвторитетний файл імен осіб
 |
Для швидкої роботи та реалізації всіх функціональних можливостей пошукової системи використовуйте браузер "Mozilla Firefox" |
|
|
Повнотекстовий пошук
| Знайдено в інших БД: | Книжкові видання та компакт-диски (4) | Реферативна база даних (14) |
Список видань за алфавітом назв: Авторський покажчик Покажчик назв публікацій  |
Пошуковий запит: (<.>A=Гадецька С$<.>) | ||||
|
Загальна кількість знайдених документів : 23 Представлено документи з 1 до 20 |
||||
| ||||
| 1. | 
Гадецька С. В. Діагностика і прийняття рішень щодо шляхів управління проблемною заборгованістю банків [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, О. М. Сидоренко, О. Ю. Лук’яненко // Вісник Університету банківської справи Національного банку України. - 2013. - № 1. - С. 274-277. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/VUbsNbU_2013_1_53 | |||
| 2. | 
Гадецька С. В. Аналіз та прогнозування проблемної заборгованості банків з використанням адаптивної моделі Брауна [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, О. М. Сидоренко, О. А. Гуренко // Сталий розвиток економіки. - 2013. - № 2. - С. 342-347. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/sre_2013_2_73 | |||
| 3. | 
Котелевська Ю. В. Оптимізація кредитного портфеля банку із застосуванням ієрархічної моделі обгрунтування прийняття багатокритеріальних рішень [Електронний ресурс] / Ю. В. Котелевська, С. В. Гадецька, О. В. Глушко // Фінансово-кредитна діяльність: проблеми теорії та практики. - 2014. - Вип. 1. - С. 184-190. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Fkd_2014_1_24 Досліджено можливість застосування ієрархічної моделі прийняття багатокритеріальних рішень в процесі формування оптимального кредитного портфеля банківської установи, що надає можливість максимізувати прибутки банку за мінімальних ризиків здійснюваних ним кредитних операцій на ринку банківських послуг. | |||
| 4. | 
Гадецька С. В. Сучасні підходи до проведення аналізу ефективності діяльності банківської системи [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, Д. С. Пилипчук, Н. П. Погореленко // Комунальне господарство міст. Сер. : Економічні науки. - 2014. - Вип. 115. - С. 111-118. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/kgm_econ_2014_115_22 | |||
| 5. | 
Гадецька С. В. Побудова моделей оцінки та аналізу ефективності логістичної діяльності підприємств на основі SWOT-аналізу [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, О. А. Сергієнко, О. О. Матвєєва // Бізнес Інформ. - 2017. - № 1. - С. 292-301. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/binf_2017_1_48 Запропоновано комплекс моделей оцінки та аналізу ефективності логістичної діяльності (ЛД) виробничо-економічних систем з урахуванням всієї сукупності фінансово-економічних, виробничих процесів та існуючих підсистем і ланцюгів логістичної системи підприємства для розробки й обгрунтування шляхів вдосконалення існуючої логістичної системи. Для вдосконалення логістичної системи підприємства запропоновано логістичну модель управління, яка враховує розширений комплекс показників ефективності діяльності та багаторівневу структуру, що базується на: превентивності дії, терміновості реагування, адекватності реагування, комплексності рішень, альтернативності дій, адаптивності, пріоритетності, ефективності. Зaпpoпoнoвaний комплекс моделей оцінки та аналізу ефективності ЛД підприємств на основі SWOT-аналізу може бути використаний у поточній управлінській діяльності підприємства з метою мінімізації логістичних витрат, для оптимізації розміру замовлення та вибору постачальника, управління перевезеннями. За допомогою системної інтегральної оцінки ефективності ЛД стає можливим модернізація існуючої логістичної системи підприємства. | |||
| 6. |
Вядрова І. М. Методичні підходи до оцінки вартості портфеля проблемної заборгованості банку [Електронний ресурс] / І. М. Вядрова, С. В. Гадецька, О. М. Сидоренко // Бізнес Інформ. - 2015. - № 10. - С. 378-382. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/binf_2015_10_62 Запропоновано методичні підходи до оцінки проблемного кредитного портфеля та визначено основні чинники, що впливають на вартість проблемного кредиту. Представлено модель оцінки вартості проблемного кредиту в умовах невизначеності щодо одержання майбутніх платежів на прикладі споживчого кредиту. Запропонована модель може бути використана у практичній діяльності банків для забезпечення ефективного управління проблемною заборгованістю. Додаткового дослідження вимагають питання визначення залежнoсті oбсягу прoстрoченoї забoргoванoсті від макрoекoнoмічних пoказників та пoказників банківськoї діяльнoсті. | |||
| 7. | 
Гадецька С. В. Методичні особливості викладання теорії ігор в контексті підвищення праксеологічного рівня якості економічної освіти [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, Л. Д. Філатова // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2018. - Вип. 1. - С. 185-188. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2018_1_38 Проведено дослідження проблеми викладання теорії ігор як основи теоретичних моделей сучасної економічної науки. Через методичні особливості такого викладання показано необхідність фундаменталізації математичної підготовки майбутніх фахівців економічного профілю. Зроблено наголос на необхідності наскрізності та спадкоємності математичної освіти для посилення праксеологічного рівня якості економічної освіти. | |||
| 8. | 
Гадецька С. В. Методи структурної класифікації зображень на засадах баєсовської теорії прийняття рішень [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. О. Гороховатський // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2018. - № 2. - С. 90-97. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2018_2_12 Забезпечення результативності та багатофункціональності сучасних систем комп'ютерного зору вимагає створення різноманіття ефективних методів інтелектуального оброблення візуальної інформації. Розвиток систем структурного розпізнавання безпосередньо пов'язаний як із побудовою нових ефективних методів, так і з необхідністю створення дієвого механізму оцінювання результативності таких методів для довільних прикладних зразків візуальних даних. Одним із засобів, що базуються на статистичних характеристиках структурних даних, є апарат баєсовської теорії прийняття рішень. Обчислення апостеріорних ймовірностей віднесення опису візуального об'єкта до множини еталонів дає можливість як безпосередньо здійснювати розпізнавання на їх підставі, так і попередньо оцінити результативність процедур порівняння чи обчислення релевантності описів стосовно конкретної прикладної бази зображень. Особливу увагу приділяють вивченню структури множини дескрипторів зображень, що безпосередньо впливає на показники функціонування систем розпізнавання. Мета роботи - вивчення можливості та особливостей застосування статистичної теорії розпізнавання щодо механізму прийняття рішень та оцінювання ефективності у виді ймовірностей віднесення опису об'єкта до класу, а також порівняння отриманих результатів обчислень із експериментальними даними комп'ютерного моделювання. Запропоновано метод розпізнавання на основі застосування кластерних характеристик бази еталонних зображень із використанням баєсовської теорії прийняття рішень. Підсумком дослідження є створення механізму розпізнавання та оцінювання результативності процедур обчислення релевантності структурних описів. Головним результатом статті є підтвердження фундаментального зв'язку методів порівняння з еталоном та статистичного підходу у розпізнаванні образів стосовно структурних описів у вигляді множини характерних ознак зображень, які результативно представлено кластерним виглядом. Запропонований у роботі більш простий в аспекті обчислювальних витрат статистичний підхід на підставі баєсовських оцінок може застосовуватися для попередніх розрахунків ефективності розпізнавання без проведення затратних експериментів з програмного моделювання. Засвідчено ефективність розробленого методу обчислення ймовірнісних оцінок розпізнавання для прикладних баз зображень. Результат класифікації продемонстрував універсальність та коректність застосування методу, кожний із тестових об'єктів у декількох розглянутих базах зображень розпізнаний правильно. Здійснено порівняння отриманих кількісних результатів обчислень із експериментальними даними комп'ютерного моделювання. Висновки: у проведеному дослідженні запропоновано метод структурної класифікації зображень на основі кластерного подання опису засобами баєсовської теорії прийняття рішень. Основна ідея застосування належного математичного апарату полягає у віднесенні аналізованого об'єкту до еталону, що має найбільше значення апостеріорної ймовірності. Розроблений метод забезпечує достатній рівень розрізнення зображень, що підтвердили описані розрахунки та результати моделювання. Впроваджено механізм оцінювання результативності аналізованих методів структурного розпізнавання в межах прикладної бази зображень. | |||
| 9. |
Гороховатський В. О. Статистичні розподіли та ланцюжкове подання даних при визначенні релевантності структурних описів візуальних об’єктів [Електронний ресурс] / В. О. Гороховатський, С. В. Гадецька, Р. П. Пономаренко // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2018. - Вип. 6. - С. 87-92. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2018_6_19 | |||
| 10. |
Гадецька С. В. Застосування статистичних мір релевантності для векторних структурних описів об’єктів у задачі класифікації зображень [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. О. Гороховатський // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2018. - Вип. 4. - С. 62-68. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2018_4_14 Вирішено задачу класифікації зображень у просторі ознак дескрипторів особливих точок з поданням опису у кластерному виді і використанням статистичних мір для обчислення релевантності описів. Проведено аналіз особливостей застосування статистичного та метричного класифікаторів при визначенні рівня релевантності структурних описів. Виконано порівняння характеристик мір релевантності на розрахункових прикладах. Запропоновано використання розходження Кульбака-Лейблера як універсальної і ефективної міри для задачі класифікації. Підтверджена результативність запропонованого підходу для прикладних баз зображень. Наукова новизна дослідження полягає у розвиненні методу структурного розпізнавання зображень на основі кластерного опису множини дескрипторів особливих точок шляхом застосування апарату статистичних мір для визначення релевантності аналізованих та еталонних даних і побудови класифікаційних висновків у просторі кластер - еталон. Практична значущість роботи - одержання прикладних розрахункових моделей для застосування методів класифікації і підтвердження їх результативності в конкретних прикладах базах зображень. | |||
| 11. | 
Гадецька С. В. Особливості моделювання інноваційної поведінки суб’єктів господарювання [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, Л. Д. Філатова // Економічна теорія та право. - 2019. - № 1. - С. 73-88. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/Vnyua_etp_2019_1_7 | |||
| 12. |
Гороховатський В. О. Вивчення статистичних властивостей моделі блочного подання для множини дескрипторів ключових точок зображень [Електронний ресурс] / В. О. Гороховатський, С. В. Гадецька, Н. І. Стяглик // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2019. - № 2. - С. 100-107. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2019_2_13 | |||
| 13. | 
Гадецька С. В. Використання закону Бенфорда (закону першої цифри, закону аномальних відхилень) під час проведення фінансового аудиту [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. Ю. Дубницький, В. О. Лукін, О. І. Ходирєв // Системи обробки інформації. - 2019. - Вип. 2. - С. 22-32. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2019_2_5 | |||
| 14. | 
Гадецька С. В. Багатокритеріальна (векторна) оптимізація раціону військовослужбовців, розташованих в стаціонарних і польових умовах [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. Ю. Дубницький, Ю. І. Кушнерук, Л. Д. Філатова, І. А. Черепньов // Системи озброєння і військова техніка. - 2019. - № 2. - С. 152-167. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soivt_2019_2_20 | |||
| 15. |
Гороховатський В. О. Логічний аналіз та оброблення даних задля класифікації зображень на підставі формування статистичного центру опису [Електронний ресурс] / В. О. Гороховатський, С. В. Гадецька, Р. П. Пономаренко // Системи управління, навігації та зв'язку. - 2019. - Вип. 4. - С. 43-48. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/suntz_2019_4_11 | |||
| 16. | 
Гадецька С. В. Спеціалізований програмний калькулятор для оцінки клінічної інформативності лабораторних тестів [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. Ю. Дубницький, О. І. Ходирєв // Сучасні інформаційні системи. - 2020. - Т. 4, № 2. - С. 80-84. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2020_4_2_14 | |||
| 17. |
Гадецька С. В. Вивчення критеріїв інформативності даних при впровадженні апарату дерев рішень у методах структурної класифікації зображень [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. О. Гороховатський, Н. І. Стяглик // Радіоелектроніка, інформатика, управління. - 2020. - № 3. - С. 78-87. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/riu_2020_3_9 | |||
| 18. |
Гадецька С. В. Спеціалізований програмний калькулятор для обчислення значень функції Ламберта W0(X) і споріднених з нею функцій [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. Ю. Дубницький, Ю. І. Кушнерук, О. І. Ходирєв, Ю. І. Шевяков // Системи обробки інформації. - 2020. - Вип. 3. - С. 21-35. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2020_3_5 | |||
| 19. |
Гадецька С. В. Планування експерименту при розв'язанні оберненої задачі побудови толерантних (референсних) інтервалів [Електронний ресурс] / С. В. Гадецька, В. Ю. Дубницький, Ю. І. Кушнерук, О. І. Ходирєв // Системи обробки інформації. - 2020. - Вип. 2. - С. 37-46. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/soi_2020_2_7 | |||
| 20. |
Гороховатський В. О. Дослідження результативності класифікаторів зображень за статистичними розподілами для компонентів структурного опису [Електронний ресурс] / В. О. Гороховатський, С. В. Гадецька, О. В. Жадан, О. В. Хвостенко // Сучасні інформаційні системи. - 2021. - Т. 5, № 1. - С. 5-11. - Режим доступу: http://nbuv.gov.ua/UJRN/adinsys_2021_5_1_3 | |||
| ||||
Попередній перегляд: 
Реферативна БД
 |
| Відділ інформаційно-комунікаційних технологій |
 Пам`ятка користувача |