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J-GLOBAL ID：202002280711357212   整理番号：20A2783083

ニューラルネットワークを用いたリスク評価のためのソフトウェアの設計【JST・京大機械翻訳】

Designing Software for Risk Assessment Using a Neural Network

著者 (2件)： Lebedeva Anna V. (Moscow Engineering Physics Institute, National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia) ,  Guseva Anna I. (Moscow Engineering Physics Institute, National Research Nuclear University MEPhI, Moscow, Russia)
資料名： Advances in Intelligent Systems and Computing  (Advances in Intelligent Systems and Computing)
巻： 1310  ページ： 181-187  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5075A  ISSN： 2194-5357  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 本論文は,ソフトウェア開発プロジェクトの実現におけるリスク管理プロセスのための数学的方法の利用に関する研究の結果を示した。ソフトウェア開発プロジェクトは顧客の期待を満たす最終形式で常に実装されていない。内部および外部因子の両方がこれに影響を与えることができる。この点に関して,ソフトウェア開発プロジェクトの実施中に必然的に発生するリスク管理の問題は,特に企業の内部および外部環境の大きな不確実性のために,特に関連する。リスク管理への包括的アプローチの導入は,企業が,可能なマイナス事象または新しい機会,予想リスク,およびそれらに関する情報に基づく決定を考慮して,タイムリーな方法でリスクに応答し,それらの実行におけるリスクのマイナス影響を減らすように,企業の現在と計画された活動の客観的見解を形成できるようにする。本研究のフレームワークの中で,リスク評価ソフトウェアを設計して,プロジェクトにおける状況を評価し,プロジェクトの将来の有効性を予測し,意思決定を支援するためのシナリオを構築した。そのようなソフトウェアは,プロジェクトと外部環境に関するすべての情報が保存され,更新され,ソフトウェアが設計されるニューラルネットワーク装置の訓練のために絶えず使用される,1つのツールにおけるアナリストのすべての行動を組み合わせることを可能にした。本研究は,基本研究(RFBR)補助金No.20-010-0070820のロシア財団によって支持された。Copyright The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Switzerland AG 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 意思決定 ,  不確実性 ,  *ニューラルネットワーク ,  補助金 ,  *ソフトウェア ,  リスク管理 ,  有効性 ,  ソフトウェア開発 ,  ロシア連邦 ,  *リスク評価
準シソーラス用語： アナリスト ,  外部環境 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： リスク管理 ,  リスク評価 ,  ニューラルネットワーク ,  リスク評価の数学的方法 ,  ソフトウェア開発プロジェクト

分類 (3件)： 計算機システム開発  (JD02010R) ,  生産関連一般  (GU01051P) ,  経営工学一般  (KA01010C)

タイトルに関連する用語 (4件)： ニューラルネットワーク ,  リスク評価 ,  ソフトウェア ,  設計