| DC Field | Value | Language |
|---|
| dc.contributor.author | Михальков, М. Д. | - |
| dc.coverage.spatial | Минск | en_US |
| dc.date.accessioned | 2024-03-19T09:46:45Z | - |
| dc.date.available | 2024-03-19T09:46:45Z | - |
| dc.date.issued | 2024 | - |
| dc.identifier.citation | Михальков, М. Д. Преимущества и недостатки эмпирических моделей интеллектуальных систем поддержки принятия решений в области электронной коммерции = Advantages and disadvantages of empirical models of intelligent decision support systems in the field of e-commerce / М. Д. Михальков // BIG DATA и анализ высокого уровня = BIG DATA and Advanced Analytics : сборник научных статей X Международной научно-практической конференции, Минск, 13 марта 2024 г. : в 2 ч. Ч. 2 / Белорусский государственный университет информатики и радиоэлектроники ; редкол.: В. А. Богуш [и др.]. – Минск, 2024. – С. 201–207. | en_US |
| dc.identifier.uri | https://libeldoc.bsuir.by/handle/123456789/54822 | - |
| dc.description.abstract | Данная статья посвящена рассмотрению интеллектуальных систем поддержки принятия
решений. Произведен анализ основных эмпирических моделей интеллектуальных систем поддержки
принятия решений, таких как модели, основанные на нейросетях, модели на основе метода опорных
векторов, модели, применяющие генетические алгоритмы. Выявлены преимущества и недостатки каждой из
моделей. На основе произведенного анализа моделей отмечены наиболее эффективные в задачах из области
электронной коммерции. | en_US |
| dc.language.iso | ru | en_US |
| dc.publisher | БГУИР | en_US |
| dc.subject | материалы конференций | en_US |
| dc.subject | интеллектуальные системы | en_US |
| dc.subject | системы поддержки принятия решений | en_US |
| dc.subject | нейронные сети | en_US |
| dc.subject | метод опорных векторов | en_US |
| dc.title | Преимущества и недостатки эмпирических моделей интеллектуальных систем поддержки принятия решений в области электронной коммерции | en_US |
| dc.title.alternative | Advantages and disadvantages of empirical models of intelligent decision support systems in the field of e-commerce | en_US |
| dc.type | Article | en_US |
| local.description.annotation | This article is devoted to the consideration of intelligent decision support systems. An
analysis of the main empirical models of intelligent decision support systems, such as models based on
neural networks, models based on the support vector machine, and models using genetic algorithms, is
carried out. The advantages and disadvantages of each model are revealed. Based on the analysis of the
models, the most effective ones in issues from the field of e-commerce were noted. | en_US |
| Appears in Collections: | BIG DATA and Advanced Analytics = BIG DATA и анализ высокого уровня : сборник научных статей : в 2 ч. (2024)
|
