Source: http://ric.zntu.edu.ua/article/view/115504
Timestamp: 2019-04-26 07:49:31+00:00

Document:
Context. The forecasting system fixing in cybersport is relevant at this point, it is connected to an active development cybersport. In this paper the ability to predict matches users is implemented.
Objective. The purpose of this work is the system model design of collective predicting outcomes of games results in cyber sport using modern technology of the neuro forecasting. The task is a system development for common user forecasting results of matches cybersport and independent information processing and issuing its own forecast. The main tasks include: all past and future games accounting and analysis; all teams performance / results accounting and analysis; user capabilities to make personal prediction for every match; determining the team winning odds based on previous matches.
Method. The problem by the survey of experts by means of analytical reports and using artificial neural network is solved. ANN is established in three layers. The first layer consists of 10 neurons-receptors, neurons of inputs data. The second layer of neurons is inside. The third layer is the source of neurons, it is only 2 neurons. The input data for the algorithm is the number of matches won the last 10; the number of won games before this meeting; team rating; stability of (time invariance of the team); the average of the losing team. The answer is 1 or 2 (the victory of a particular team).
Results. To achieve the cops of the relevant literature with information about the main types of collective prediction is reviewed. A tree objectives, and conducted a systematic analysis of the future system is developed. In this paper the method of interviews with experts and implemented it in their system is altered. Online resources implemented with CMS Drupal. The basic methods of collective prediction are described. A systematic analysis of the research object and subject is developed; objectives tree is developed and the problem and constructed UML-diagrams are studied. The method of interviews with experts and the use of this method in the paper are described. The implementation of a web site with CMS Drupal and programming language PHP is showed.
Conclusions. Based on the algorithm calculation example and training artificial neural network independent of the human factor in the process of predicting matches cyber sport is implemented. The presence of such system greatly simplifies the search for example cyber sports matches and give everyone the opportunity to take part in predicting matches. This system can give new impetus to the problem of predicting results not only in cyber-sport and sport in general.
Berko A. YU. Vysotska V. A., Pasichnyk V. V. Systemy elektronnoyi kontent-komertsiyi: monohrafiya. L’viv, Vydavnytstvo Natsional’noho universytetu «L’vivs’ka politekhnika», 2009, 612 p.
Harkusha N. M. Modeli i metody pryynyattya rishen’ v analizi ta audyti. KH, Znannya, 2011, 364 p.
Zavgorodnya T. Metodi kolektivnikh yekspertnikh otsinok [Electronic recourse]. Access mode :http://lubbook.net/book_251_glava_9_Tema_5._Metodi_kolektivnikhe.html. The name on the title screen.
Sazonov V. G. Prognozirovaniye i planirovaniye v usloviyakh rynka. Vladivostok, TIDOT DVGU, 2001, 267 p.
Mamolov K. O. Metody ekspertnykh otsenok v planirovanii i prognozirovanii. Sankt-Peterburg, VNIIMP, 1999, 289 p.
Uossermen F. Neyrokompyuternaya tekhnika. Moscow, Mir, 1992, 183 p.
Novators’kyy M. A., Nesterenko B. B. Shtuchni neyronni merezhi: obchyslennya. K. In-t matematyky NAN Ukrayiny, 2004, 408p.
Pasichnyk V. V., Shcherbyna YU. M., Vysotska V. A., Shestakevych T. V. Matematychna lingvistyka. [Knyha 1. Kvantytatyvna lingvistyka] : navch. posibnyk, Seriya «Komp’yutyng». L’viv : «Novyy svit -2000», 2012, 359 p.
Vasyl Lytvyn, Victoria Vysotska, Lyubomyr Chyrun, Dmytro Dosyn Methods based on ontologies for information resources processing : monograph. Saarbr cken, LAP, 324 p.
Vysotska V. A. Metody i zasoby opratsyuvannya informatsiynykh resursiv v systemakh elektronnoyi kontent-komertsiyi : avtoreferat dysertatsiyi na zdobuttya naukovoho stupenya kandydata tekhnichnykh nauk : 05.13.06 – informatsiyni, Natsional’nyy universytet «L’vivs’ka politekhnika». L’viv, 2014, 27 p.
1. Берко А. Ю. Системи електронної контент-комерції: монографія / А. Ю. Берко, В. А. Висоцька, В. В. Пасічник. – Львів : Видавництво Національного університету «Львівська політехніка», 2009. – 612 с.
2. Гаркуша Н. М. Моделі і методи прийняття рішень в аналізі та аудиті / Н. М. Гаркуша. – Х. : Знання, 2011. – 364 c.
3. Завгородня Т. Методи колективних експертних оцінок [Електронний ресурс] / Т. Завгородня. – Режим доступу : http://lubbook.net/book_251_ glava_9_Tema_5._Metodi_kolektivnikhe.html.
4. Сазанов В. Г. Прогнозирование и планирование в условиях рынка / В. Г. Сазанов. – Владивосток : ТИДОТ ДВГУ, 2001. – 267 с.
5. Мамолов К. О. Методы экспертных оценок в планировании и прогнозировании / К. О. Мамолов. – Санкт-Петербург : ВНИ- ИМП, 1999. – 289 с.
6. Уоссермен Ф. Нейрокомпютерная техника / Ф. Уоссерман. – М. : Мир, 1992. – 183 с.
7. Новаторський М. А. Штучні нейронні мережі : обчислення / М. А. Новаторський, Б. Б. Нестеренко. – К. : Ін-т математики НАН України, 2004. – 408 с.
8. Математична лінґвістика / [В. Висоцька, В. Пасічник, Ю. Щербина, Т. Шестакевич]. – Л. : «Новий Світ-2000», 2012. – 359 с.
9. Methods based on ontologies for information resources processing : monograph / [Vasyl Lytvyn, Victoria Vysotska, Lyubomyr Chyrun, Dmytro Dosyn]. – Saarbr cken : LAP. – 324 p.
10. Висоцька В. А. Методи і засоби опрацювання інформаційних ресурсів в системах електронної контент-комерції : автореферат дисертації на здобуття наукового ступеня кандидата тех- нічних наук : 05.13.06 – інформаційні технології / Вікторія Анатоліївна Висоцька ; Національний університет «Львівська політехніка». – Львів, 2014. – 27 с.

References: V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V. 
 V.