Information system based on multi-value classification of fully connected neural network for construction management

Abstract

This study is devoted to solving the problem to determine the professional adaptive capabilities of construction management staff using artificial intelligence systems. It is proposed fully connected feed-forward neural network (FCF-FNN) architecture and performed empirical modeling to create a data set. Model of artificial intelligence system allows evaluating the processes in an FCF-FNN during the execution of multi-value classification of professional areas. A method has been developed for the training process of a machine learning model, which reflects the internal connections between the components of an artificial intelligence system that allow it to “learn” from training data. To train the neural network, a data set of 35 input parameters and 29 output parameters was used; the amount of data in the set is 936 data lines. Neural network training occurred in the proportion of 10% and 90%, respectively. Results of this study research can be used to further improve the knowledge and skills necessary for successful professional realization.

Integrating ChatGPT, Bard, and Leading-Edge Generative Artificial Intelligence in Architectural Design and Engineering: Applications, Framework, and Challenges

“…ChatGPT plays a crucial role in Construction Management, particularly in the areas of project documentation, communication, planning, scheduling, risk management, decision support, Building Information Modeling (BIM), and on-site management (Wang and Hu, 2022;Wei, 2021;Cao et al, 2021). In the realm of project documentation and communication, construction projects generate extensive data, such as plans, specifications, meeting minutes, and reports (Yan et al, 2022;Eber, 2019;Honcharenko et al, 2023). Effectively managing this information is vital for project success.…”

Innovative content-functional and organizational features of forming the potential of an enterprise from the position of economy digitalization

“…Серед зарубіжних учених дослідженню цієї наукової проблеми приділяється увага в роботах: Р. Гранта, К. Зотта, М. Петерафа, К. Прахалада, Р. Рамелта, О. Уільямсона, К. Хофера, Г. Хемела, Д. Шендела та ін. Дослідженням різних типів потенціалу підприємств та його розвитку в сучасних умовах присвячені праці таких вітчизняних вчених, як: О. Бутнік-Сіверського, Т. Гончаренко [12], Н. Краснокутської [15], О. Олексюка, І. Отенко, І. Рєпіної, О. Малихіної [12], В. Поколенка [3], Г. Рижакової [14], Д. О. Чернишева [10], Х. М. Чуприни [9] Складність цієї проблеми полягає в тому, що вона сама по собі містить значне коло невирішених аспектів:…”

Fuzzy Model for Assessing the Compliance of Organizational, Technological and Digital Administration Levels of Construction Projects

“…В роботі [4] розроблено архітектуру повністю пов'язаної нейронної мережі прямого поширення (FCF-FNN) та проведено емпіричне моделювання для створення масиву даних у вигляді моделі системи штучного інтелекту дозволяє оцінити процеси в FCF-FNN під час виконання багатозначної класифікації професійних областей.…”

“…Взаємозалежність між факторами і результатом задано у вигляді бази нечітких правил, які базуються на множині залежностей типу «якщо.., то…», оскільки зв'язок між множиною факторів і результуючих параметрів можна представити у вигляді нечіткого співвідношення відповідних факторів множини. Для подальшого оцінювання рівня цифровізації проекту та управління процесом цифрової трансформації використовуються обрані за методологією, яка наведена у роботах [4][5][6][7][8][9][10][11][12][13][14][15][16][17][18]…”