| dc.contributor.author | Zora, І. | en |
| dc.contributor.author | Khoshaba, О. | en |
| dc.contributor.author | Зьора, І. Є. | uk |
| dc.contributor.author | Хошаба, О. М. | uk |
| dc.date.accessioned | 2025-08-29T12:22:49Z | |
| dc.date.available | 2025-08-29T12:22:49Z | |
| dc.date.issued | 2025 | |
| dc.identifier.citation | Zora І., Khoshaba О. Modern methods for solving problems with missing objective input data // Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. Електрон. текст. дані. 2025. URI: https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/23916. | en, uk |
| dc.identifier.isbn | 978-617-8132-48-8 | |
| dc.identifier.uri | https://ir.lib.vntu.edu.ua//handle/123456789/48877 | |
| dc.description.abstract | The article analyzes the main modern approaches to solving problems characterized by the absence of objective input data. Their key advantages and disadvantages are examined. | en |
| dc.description.abstract | У статті аналізуються основні сучасні підходи вирішення задач що характеризуються відсутністю об’єктивних вхідних даних. Проаналізовано їх основні переваги та недоліки. | uk |
| dc.language.iso | en_US | en_US |
| dc.publisher | ВНТУ | uk |
| dc.relation.ispartof | Матеріали LIV Всеукраїнської науково-технічної конференції підрозділів ВНТУ, Вінниця, 24-27 березня 2025 р. | uk |
| dc.relation.uri | https://conferences.vntu.edu.ua/index.php/all-fbtegp/all-fbtegp-2025/paper/view/23916 | |
| dc.subject | нечітка логіка | uk |
| dc.subject | суб’єктивні дані | uk |
| dc.subject | невизначеність | uk |
| dc.subject | fuzzy logic | en |
| dc.subject | subjective data | en |
| dc.subject | uncertainty | en |
| dc.title | Modern methods for solving problems with missing objective input data | en |
| dc.type | Thesis | |
| dc.identifier.udc | 004.021 | |
| dc.relation.references | Bidyuk, P.I., Kalinina, I.O., & Gozhyi, O.P. (2021). Bayesian data analysis. Kherson: Book Publishing House FOP V.S.
Vyshemyrskyi. | en |
| dc.relation.references | Richardson, T.W., Wu, W., Lin, L., Xu, B., & Bernal, E. A. (2020). MCFlow: Monte Carlo flow models for data imputation. In
Proceedings of the IEEE/CVF Conference on computer vision and pattern recognition (CVPR) (pp. 10500-10510). Seattle: IEEE. doi:
10.1109/CVPR42600.2020.01421 | en |
| dc.relation.references | Saatchi, R. (2024). Fuzzy logic concepts, developments and implementation. Information, 15(10), article number 656. doi:
10.3390/info15100656. | en |
