В новой статье, опубликованной на одном из ведущих научных журналов, специалисты в области искусственного интеллекта представили новую двухэтапную модель анализа охвата данных, основанную на модификации Enhanced Russell Model.
Оценка результатов деятельности банков всегда представляла интерес из-за их решающей роли в экономическом развитии каждой страны. Анализ охвата данных широко используется для измерения эффективности банковских отделений.
В традиционном подходе анализ охвата данных единицы принятия решений Анализ охвата данных рассматриваются как черные ящики, которые преобразуют наборы входных данных в наборы выходных данных без учета внутренних взаимодействий, происходящих внутри каждой единицы принятия решений.
Двухступенчатые модели анализа охвата данных предназначены для преодоления этого недостатка. Таким образом, исследователи в области искусственного интеллекта представили новую двухэтапную модель анализа охвата данных, основанную на модификации системы Enhanced Russell Model.
Она уже показала свою эффективность, хотя во многих ситуациях, например, в производственной системе, техническом процессе или системе обслуживания, входы, промежуточные продукты и выходы могут быть заданы как нечеткие переменные.