USE OF FUZZY LOGIC TOOLS IN MODELING CLUSTER STRUCTURES
Abstract
This article explores the application of fuzzy logic tools for modeling cluster structures. Special attention is paid to its ability to handle uncertainties and missing data, which are pressing challenges in modern analytical systems. By employing fuzzy rules, this approach enhances clustering accuracy, adapting models to complex conditions and the specifics of diverse datasets. In particular, the advantages of fuzzy methods under conditions of uncertainty and incomplete data are substantiated. An analysis of existing approaches has been conducted, and a model utilizing fuzzy rules to determine cluster affiliation has been developed. The proposed approach demonstrates more effective performance in tasks involving the clustering of complex data and holds broad prospects for application. Specifically, it can be employed for analyzing large datasets in fields where traditional approaches prove insufficiently effective, such as regional studies, modeling socio-economic development of regions, and forecasting regional systems. Additionally, this approach contributes to optimizing decision-making processes under complex conditions by accounting for the specifics of each analytical object and adapting models to data changes.
References
Балан В.Г. Інструментарій нечіткого моделювання у стратегічному управлінні підприємствами. Держава та регіони. Серія: Економіка та підприємництво. 2021. № 1 (118). С. 48–56.
Верес О. Функції компонент концептуальної моделі системи підтримки прийняття рішень. URL: https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper/2024/feb/33596/vis694komp-nauky-10-19.pdf
Ланде Д.В., Субач І.Ю., Бояринова Ю.Є. Основи теорії і практики інтелектуального аналізу даних у сфері кібербезпеки. Київ : ІСЗЗІ КПІ ім. Ігоря Сікорського, 2018. 300 с.
Куцик П., Ковтун О. Визначення перспективного бізнесу та моделювання оптимальних стратегічних наборів для підприємств з використанням можливостей штучного інтелекту. Цифрова економіка та економічна безпека. 2024. № 5 (14). С. 127–136. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.14-20
Полякова Ю.В., Руцишин Н.М. Вітчизняна промисловість в умовах глобалізації: національний та регіональний вимір. Вісник Львівського торговельно-економічного університету. Економічні науки. 2022. № 66. С. 29–35.
Куцик П., Процикевич К. Політика активізації високотехнологічних стартапів у сфері ІКТ: теоретико-методичні засади формування. Економічний аналіз. 2022. Том 32. № 4. С. 256–264. DOI: https://doi.org/10.35774/econa2022.04.256
Франів І.А. Стратегічні орієнтири розвитку в системі реструктуризації економіки регіону: економічний складник. Причорноморські економічні студії. 2018. № 26. С. 59–65.
A novel fuzzy decision–making system for CPU scheduling algorithm. URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521–015–1987–8
Mamdani E.H., Assillan S. An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. Int. J. Man-Mach. Stud. 1975.No. 7(1). P. 1–13.
The neuro–fuzzy diagnostic model synthesis with hashed transformation in the sequence and parallel mode. URL: https://ric.zntu.edu.ua/article/view/101022/96247
Куцик П., Лупак Р., Щупаківський Р., Качан О., & Вірт М. Концептуальні засади узгодження галузевих структурних зрушень із потребами забезпечення конкурентоспроможності економіки в умовах цифрових трансформацій. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice. 2024. No. 2(55). P. 346–361. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.2.55.2024.4284
Balan V. H. (2021). Instrumentariy nechitkoho modelyuvannya u stratehichnomu upravlinni pidpryyemstvamy. Derzhava ta rehiony. Seriya: Ekonomika ta pidpryyemnytstvo. no. 1 (118). pp. 48–56. (in Ukrainian)
Veres O. Funktsiyi komponent kontseptualnoyi modeli systemy pidtrymky pryynyattya rishen. Available at: https://science.lpnu.ua/sites/default/files/journal-paper/2024/feb/33596/vis694komp-nauky-10-19.pdf (in Ukrainian)
Lande D. V., Subach I. Yu., Boyarynova Yu. Ye. (2018). Osnovy teoriyi i praktyky intelektualnoho analizu danykh u sferi kiberbezpeky. Kyiv: ISZZI KPI im. Ihorya Sikorskoho, 300 p. (in Ukrainian)
Kutsyk P., Kovtun O. (2024). Vyznachennya perspektyvnoho biznesu ta modelyuvannya optymalnykh stratehichnykh naboriv dlya pidpryyemstv z vykorystannyam mozhlyvostey shtuchnoho intelektu. Tsyfrova ekonomika ta ekonomichna bezpeka. no. 5 (14). pp. 127–136. DOI: https://doi.org/10.32782/dees.14-20 (in Ukrainian)
Polyakova Yu. V., Rutsyshyn N. M. (2022). Vitchyznyana promyslovist v umovakh hlobalizatsiyi: natsionalnyy ta rehionalnyy vymir. Visnyk Lvivskoho torhovelno-ekonomichnoho universytetu. Ekonomichni nauky. no. 66. pp. 29–35. (in Ukrainian)
Kutsyk P., Protsykevych K. (2022). Polityka aktyvizatsiyi vysokotekhnolohichnykh startapiv u sferi IKT: teoretyko-metodychni zasady formuvannya. Ekonomichnyy analiz. vol. 32, no. 4, pp. 256–264. DOI: https://doi.org/10.35774/econa2022.04.256 (in Ukrainian)
Franiv I. A. (2018). Stratehichni oriyentyry rozvytku v systemi restrukturyzatsiyi ekonomiky rehionu: ekonomichnyy skladnyk. Prychornomorski ekonomichni studiyi. no. 26. pp. 59–65. (in Ukrainian)
A novel fuzzy decision–making system for CPU scheduling algorithm. Available at: https://link.springer.com/article/10.1007/s00521–015–1987–8
Mamdani E. H., Assillan S. (1975) An experiment in linguistic synthesis with a fuzzy logic controller. Int. J. Man-Mach. Stud. no. 7(1), pp. 1–13.
The neuro–fuzzy diagnostic model synthesis with hashed transformation in the sequence and parallel mode. Available at: https://ric.zntu.edu.ua/article/view/101022/96247
Kutsyk P., Lupak R., Shchupakivskyy R., Kachan O., & Virt M. (2024). Kontseptualni zasady uz·hodzhennya haluzevykh strukturnykh zrushen iz potrebamy zabezpechennya konkurentospromozhnosti ekonomiky v umovakh tsyfrovykh transformatsiy. Financial and Credit Activity Problems of Theory and Practice, no. 2(55), pp. 346–361. DOI: https://doi.org/10.55643/fcaptp.2.55.2024.4284 (in Ukrainian)
