Search academic texts

Information × Registration Number 0825U001991, PhD dissertation Status Доктор філософії Date 14-07-2025 popup.evolution o Title Adaptive control of impulse processes with multirate sampling in cognitive maps of cryptocurrency usage Author Heorhii Kantsedal, popup.head Viktor D. Romanenko popup.opponent Dmytro Kucherov popup.opponent Vitaliy P. Lysenko popup.opponent Leonid Zhiteckii popup.review Glib A. Mazhara Description У дисертаційній роботі розглянуто питання моделювання та управління нестабільним курсом криптовалюти з використанням когнітивних карт та імпульсних процесів. Основна увага приділена створенню моделей імпульсних процесів у когнітивних картах з різнотемповою дискретизацією для управління курсом криптовалют зокрема його стабілізації. Було використано методи адаптивного управління для подолання недоліків використання криптовалют і стабілізації криптовалютних ринків. Метою дослідження є розробка математичних моделей та методів управління динамікою криптовалютного ринку з використанням когнітивних карт. У першому розділі проведено комплексний аналіз сучасного стану використання криптовалют у фінансових системах, а також досліджено ключові проблеми, що виникають при їхньому застосуванні.У другому розділі було розроблено когнітивну карту, яка моделює взаємозв’язки між ключовими факторами, що впливають на курс криптовалют на фінансових ринках. У третьому розділі розроблено координувальну систему керування співвідношеннями координат у когнітивній карті криптовалютного ринку та розроблено методи ідентифікації матриць суміжності в моделі імпульсного процесу з різнотемповою дискретизацією. Для забезпечення адаптивності отриманої системи було окремо розроблено методи ідентифікації матриць суміжності, що визначають зв’язки між вершинами когнітивної карти. В четвертому розділі представлено практичні перевірки теоретичних концепцій, розроблених у попередніх розділах. Зокрема представлено результати моделювання імпульсних процесів у когнітивній карті майнингу та когнітивній карті використання криптовалют на фінансових ринках. Розроблені математичні моделі когнітивних карт дозволяють оцінювати вплив різних економічних, технологічних та спекулятивних факторів на курс криптовалют, що може бути використано для прогнозування їхньої вартості та стабілізації ринку. Розроблені алгоритми ідентифікації матриць суміжності забезпечують адаптивне оновлення моделі у режимі реального часу, що дає змогу оперативно реагувати на зміни ринкової ситуації та враховувати вплив зовнішніх факторів. Модифіковані алгоритми ідентифікації вагових коефіцієнтів когнітивних карт можуть бути використані у фінансовому прогнозуванні, торгових ботах та автоматизованих системах управління активами. Registration Date 2025-05-28 popup.nrat_date 2025-05-28 Close