The healthcare industry is rapidly changing and currently there is a constant need for improvisation because of the lack of processed data. The healthcare industry in the United States has generated vast amounts of data, but these data have not been processed effectively to make improvements in the healthcare industry. In particular, there has been an increasing demand for Home Healthcare services in the United States. This study demonstrates an application of big data methodology to study home healthcare services. The analysis is performed using statistical programming, called ‘R’, that is used for analysing big data.

The research demonstrates efficiency of the heterogeneous model ensemble application for a cancer diagnostic procedure. Machine learning methods used for the ensemble model training are neural networks, random forest, support vector machine and offspring selection genetic algorithm. Training of models and the ensemble design is performed by means of HeuristicLab software. The data used in the research have been provided by the General Hospital of Linz, Austria.

The calibration results of transport simulation model depend on selected parameters and their values. The aim of the present paper is to calibrate a transport simulation model by a two-step cluster analysis procedure to improve the reliability of simulation model results. Two global parameters have been considered: headway and simulation step. Normal, uniform and exponential headway generation models have been selected for headway. Application of two-step cluster analysis procedure to the calibration procedure has allowed reducing time needed for simulation step and headway generation model value selection.

Inventory management is a challenging problem area in supply chain management. Companies need to have inventories in warehouses in order to fulfil customer demand, meanwhile these inventories have holding costs and this is frozen fund that can be lost. Therefore, the task of inventory management is to find the quantity of inventories that will fulfil the demand, avoiding overstocks. This paper presents a case study for the assembling company on inventory management. It is proposed to use inventory management in order to decrease stock levels and to apply an agent system for automation of inventory management processes.

Управление конфигурациями программных продуктов является одной из самых важных дисциплин, которая контролирует эволюцию программных продуктов и обеспечивает вхождение только качественных и протестированных составляющих в конечную версию программного продукта. Для того, чтобы обеспечить данное условие, необходимо выполнить ряд задач: идентификация конфигурационных элементов, контроль версиями, управление сборками и инсталяциями продукта, учёт конфигурационных элементов. Для решения подобных задач используется ряд программ и различных самодельных приложений. Возникают ситуации, когда технические решения покрывают лишь узкий круг задач и проблем, в то время как полная картина процесса управления неизвестна. Такие решения являются очень специфическими для конкретных проектов, решения очень тяжело поддерживать, так как они обрастают исправлениями и обновлениями. Подобные решения нельзя использовать повторно в других проектах. Это приводит к тому, что на управление конфигурациями тратится нерационально много средств. Статья предлагает новый подход для внедрения процесса управления конфигурациями, основанного на моделях. Сначала предлагается составить абстрактную модель среды, постепенно трансформируя её в другие модели, поэтапно уточняя технические детали реализации. Новый подход не требует внедрения конкретных программ или технологий и позволяет реорганизовать имеющиеся решения для увеличения их повторного использования. В начале статьи анализируются другие подходы, основанные на моделях, их недостатки. Позже описывается новый подход в целом, даются определения моделям. В конце работы приводится визуальный пример моделей, ожидаемые преимущества, а также делаются выводы.

This paper examines the possibility of using Markov chains when constructing a profile of author’s writing style. Thus, the constructed profile can be then used to analyze other texts and calculate their level of similarity. The extraction of the unique profile of text writing style that is characteristic of a specific human can be a topical task in many spheres of human activity. As an example, the task of detecting authorship for scientific and fiction texts can be mentioned. The paper describes a basic theoretical apparatus used for profile construction, software implementation of the experimental system as well as the experiments made and provides experimental results and their analysis.

Probability boxes (p-boxes) are used as a tool for modeling uncertainty regarding probability distributions in the sets of relevant elements (random events, values of the random variable etc.). To combine information produced by two or more p-boxes, Dempster’s rule for belief combination is commonly used. However, there are plenty of other rules for belief combination developed within the theory of evidence. The purpose of this paper is to present and analyze some widespread rules of that kind as well as examine their potentialities regarding combining the information provided by probability boxes.

Своеобразным гибридом различных нейронных сетей, обучение которых основывается как на оптимизации, так и на памяти, являются машины опорных векторов (SVM), архитектура которых совпадает с RBFN и GRNN, синаптические веса определяются в результате решения задачи нелинейного программирования, а центры активационных функций устанавливаются по принципу «нейроны в точках данных». И хотя SVM-сети обладают целым рядом несомненным преимуществ, их обучение с вычислительной точки зрения представляется достаточно трудоемким, поскольку связано с решением задач нелинейного программирования высокой размерности. В связи с этим в качестве альтернативы SVM были предложены машины опорных векторов наименьших квадратов (LS-SVM), обучение которых сводится к решению систем линейных уравнений, что гораздо проще с вычислительной точки зрения и может быть реализовано в онлайн режиме. Вэйвлет-аналогом традиционной SVM является вэйвлет машина опорных векторов (WSVM), в которой многомерные ядерные функции активации заменены одномерными адаптивными вэйвлет-функциями. И хотя WSVM обладает большими возможностями по сравнению с традиционными SVM, их обучение с вычислительной точки зрения связано с реализацией достаточно сложных процедур, что, естественно, ограничивает их возможности для решения задач реального времени. В связи с этим представляется целесообразной разработка достаточно простых вэйвлет-нейро-систем, реализующих идеи обучения, основанного на минимизации эмпирического риска и ориентированных на обработку информации в online-режиме. В качестве базового элемента таких систем нами принят вэйвлет-нейрон, характеризующийся высокими аппроксимирующими свойствами, простотой, высокой скоростью обучения и возможностью выявлять скрытые зависимости в обрабатываемых данных.

В данной статье детализированно описывается построение онтологической модели знаний. Онтологии широко применяются для различных предметных областей. В данной статье представлено пошаговое построение онтологии на примере задачи управления материальными ресурсами предприятия. Задача управления материальными ресурсами предприятия является частью общего процесса управления цепочками поставок и концентрируется на решении проблем обеспечения высокого качества материалов, по возможности, по самым низким ценам. В то же время работа ведется и внутри структуры компании, чтобы убедиться, что эти материалы обеспечивают наилучшую выгоду в рамках производственного процесса. В данной работе исследуется согласование между заказчиком и поставщиком наименования, количества и времени доставки заказа. Для решения поставленной задачи решено применить много-агентную систему и использовать онтологию в качестве канала общения. Онтология является каналом связи между агентами и позволяет совместно использовать знания и иметь одинаковое понимание о сути их переговоров. Для использования онтологии необходимо ее построить. Онтология - это формальное представление предметной области, и существуют правила для ее описания. Для данной задачи построена онтологическая модель знаний, а также в статье показана разница между таксономией и онтологией. Для дальнейшего использования онтологии агентной системой, построение онтологии выполнено в редакторе онтологий Protégé, затем онтология была преобразована в JADE классы с помощью Ontology Bean Generator. Агентная система, реализованная в среде JADE, продемонстрировала взаимодействие между двумя агентами разных частей цепи поставок и нашла решение поставленной задачи. Эффективность применения предложенного подхода доказывается точностью выполнения, своевременным ответом на изменение среды и отсутствием человеческого фактора. Если временной фактор не важен, становится возможным организовать конкурс или аукцион

The topical problem of oil pollution monitoring in water areas is considered in the paper. Recently, the solution to this problem has been found by the complex use of space and land data within geoinformation systems. Thus, the data obtained from remote sensing of Earth (RSE) satellites supplement the data obtained from traditional land-based and aviation sources. Features of application of both RSE optical and radar data are discussed.