НЕЙРО-НЕЧІТКА МОДЕЛЬ ІНФОРМАЦІЙНОЇ ТЕХНОЛОГІЇ КОМПЛЕКСНОЇ ОЦІНКИ РІВНЯ УСПІШНОСТІ STARTUP-ПРОЄКТІВ
DOI:
https://doi.org/10.25140/2411-5363-2021-4(26)-87-96Ключові слова:
нейро-нечітка модель; оцінка startup-проєктів; менеджмент startup-проєктів; автоматичні ін- формаційні системи; конвергенція startup-проєктівАнотація
У роботі представлено концептуальну нейро-нечітку модель інформаційної технології оцінки рівня успішності startup-проєктів, яка використовує комплексний підхід до її формування. Уперше запропоновано використання нечітких даних для інтелектуальної оцінки успішності startup-проєктів. Крім прогнозу, представлена система вперше вирішує проблему надання рекомендацій для підвищення успішності бізнес-ідей, а також пропонує підбір схожих за критеріальними ознаками startup-проєктів. Запропонована 6-рівнева модель визначає основні підходи та технології збереження, обробки та відображення даних, механізми взаємодії між рівнями.
Посилання
The Impact of Startup on Global Economy [Electronic resource]. Access mode: https://bit.ly/33PWUJr.
How Startups Drive the Economy [Electronic resource]. – Access mode: https://bit.ly/3EqHI2a.
Tool-Based Support of University-Industry Cooperation in IT-Engineering : monograph / V. V. Lytvynov, V. S. Kharchenko, S. V. Lytvyn, M. V. Saveliev, E. V. Trunova, I. S. Skiter. – Chernihiv : Chernihiv National University of Technology, 2015. – 108 p.
106 Must-Know Startup Statistics for 2021 [Electronic resource]. – Access mode: https://bit.ly/3mz81wX.
Shah V. Predicting the success of a startup company [Electronic resource] / V. Shah. – 2019. – Access mode: https://www.sas.com/content/dam/SAS/support/en/sas-global-forum-proceedings/2019/3878-2019.pdf.
Veloso F. Predicting startup success in the U.S. / F. Veloso. – 2020.
Ünal C. Searching for a Unicorn: A Machine Learning Approach Towards Startup Success Prediction / C. Ünal. – 2019. – DOI: 10.18452/20347.
Finding the Unicorn: Predicting Early Stage Startup Success Through a Hybrid Intelligence Method / D. Dellermann, N. Lipusch, P.A. Ebel, K.M. Popp, J.M. Leimeister // Econometric Modeling: Corporate Finance & Governance eJournal. – 2017. – DOI: 10.2139/ssrn.3159123.
Model of start-ups assessment under conditions of information uncertainty / N. Malyar, V. Polishchuk, M. Sharkadi, I. Liakh // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 3. – Pp. 43-49. – DOI: 10.15587/1729-4061.2016.71222.
Comprehensive Risk Management using Fuzzy FMEA and MCDA Techniques in Highway Construction Projects / M. Ahmadi, K. Behzadian, A. Ardeshir, Z. Kapelan // Journal of Civil Engineering and Management. – 2016. – Vol. 23. – Pp. 300-310. – DOI: https://doi.org/10.3846/
2015.1068847.
Університетсько-індустріальна кооперація. Інтелектуальна знання-орієнтована сиcтема прийняття рішень. Вимоги, алгоритми, верифікація і застосування / під ред. Ю. П. Кондратенка, В. С. Харченка ; Міністерство освіти та науки України, Чорноморський національний університет ім. Петра Могили, Національний аерокосмічний університет ім. М. Є. Жуковського «ХАІ». –
Харків, 2017. – 297 с.
Mathematical methods of identification of Ukrainian enterprises competitiveness level by fuzzy logic using [Електронний ресурс] / A. Azarova, O Zhytkevych // Економiчний часопис-XXI. – 2013. – № 9-10(2). – С. 59-62. – Режим доступу: https://www.researchgate.net/publica-
tion/297477424_Mathematical_methods_of_identification_of_ukrainian_enterprises_competitive-ness_level_by_fuzzy_logic_using.
Vieira J. Neuro-Fuzzy Systems: A Survey [Electronic resource] / J. Vieira, F. Morgado-Dias, A. Mota // WSEAS Transactions on Systems. – 2004. – Vol. 3. – Pp. 414-419. – Access mode:
https://www.researchgate.net/publication/242073375_Neuro-Fuzzy_Systems_A_Survey.
Nürnberger A. A hierarchical recurrent neuro-fuzzy system [Electronic resource] / A. Nürnberger // Proceedings Joint 9th IFSA World Congress and 20th NAFIPS International Conference (Cat. No. 01TH8569). – 2001. – Vol. 3. – Pp. 1407-1412. – Access mode: http://www.gbv.de/dms/goettingen/193650843.pdf.
Hndoosh R. Fuzzy and Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System of Washing Machine [Electronic resource] / R. Hndoosh, M. Saroa, S. Kumar // European Journal of Scientific Research. –2012. – Vol. 86. – Pp. 1450-216. – Access mode: https://www.researchgate.net/publication/269928118_Fuzzy_and_Adaptive_Neuro-Fuzzy_Inference_System_of_Washing_Machine.
Neuro-fuzzy multicriteria assessment model / N. Malyar, A. Polishchuk, V. Polishchuk, M. Sharkadi // Radio Electronics, Computer Science, Control. – 2019. – Pp. 83-91. – Access mode
https://doi.org/10.15588/1607-3274-2019-4-8.
Kiseleva E. Valuation of Startups Investment Attractiveness Based on Neuro-Fuzzy Technologies / E. Kiseleva, O. Prytomanova, S. V. Zhuravel // Journal of Automation and Information Sciences. – 2016. – Vol. 48. – Pp. 1-22. – DOI:10.1615/JAUTOMATINFSCIEN.V48.I9.10.
Saaty T. L. Decision making with the analytic hierarchy process / T. L. Saaty // Int. J. Services Sciences. – 2008. – Vol. 1(1). – Pp. 83-97. – Access mode: https://doi.org/10.1016/0270-0255(87)90473-8.
The study of participants' values convergence on the example of international scientific project on cyber security / M. Dorosh, O. Trunova, D. Itchenko, M. Voitsekhovska, M. Dvoieglazova // Eastern-European Journal of Enterprise Technologies. – 2016. – Vol. 6/3(84). – Pp. 4-10. – DOI: 10.15587/1729-4061.2016.85215.
##submission.downloads##
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Авторське право (c) 2022 Чернігівський національний технологічний університет, 2015
Ця робота ліцензується відповідно до Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.
