Ежов А. А. , Шумский С. А. - Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (1998)( )

Имя пользователя или адрес электронной почты Ассоциативная память — применение сетей Хемминга для нечеткого поиска Методология 0 комментариев Версия для печати Принцип работы памяти у компьютера Фон-Неймановской архитектуры и человека принципиально отличаются друг от друга. Компьютер используется для поиска информации адрес, а человек ассоциации. Поэтому, если вы знаете, где искать информацию, компьютер найдет ее быстро, но если не знаете, то придется все перебирать. Хорошо еще, если данные не искажены. Вероятно, более"качественная" если можно так выразиться память человека позволяет при гораздо меньших вычислительных возможностях лучше анализировать. Принципиальную ограниченность современных компьютеров можно обойти при помощи различного рода систем ассоциативной памяти, например, сетей Хемминга. Принципы работы сетей Хемминга Алгоритм работы базируется на определении Хеммингово расстояния.

Области практического применения искусственных нейронных сетей

Поэтому и мы начнем с серии примеров, которые лучше любых описаний наметят возможные области практических приложений неиросетеи и подкрепят решимость читателя заняться их изучением. В последнее время в прессе все чаще стали мелькать сообщения, где так или иначе упоминаются искусственные нейронные сети. Вот только несколько выдержек, иллюстрирующих возможные области применений неиросетеи: С7 Автопилотируемый гиперзвуковой самолет-разведчик.

Это экспериментальная разработка для исследования новых принципов пилотирования, включая нейронные сети, позволяющие автопилоту обучаться, копируя приемы пилотирования летчика. Со временем нейросети перенимают опыт управления, а скорость обработки информации позволит быстро находить выход в экстремальных и аварийных ситуациях.

Подробнее об этом можно почитать в книге А.А. Ежова, С.А. Шумского" Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе".

Александр Воловик, руководитель отдела отраслевого продвижения, Департамент бизнес-решений и заказной разработки . Предсказание финансовых показателей — необходимый элемент деятельности многих компаний и корпораций. Экономическое прогнозирование характеризует будущее развитие, исходя из гипотезы, что основные факты и тенденции прошлого периода сохраняются на период прогноза или что можно обосновать и учесть направление их изменений в рассматриваемой перспективе.

Проблема достоверного моделирования Основная проблема в задаче анализа и прогнозирования заключается в построении модели, адекватно отражающей динамику финансовых временных рядов. Любой процесс прогнозирования, характеризующийся огромным количеством постоянно меняющихся связей, зависит от множества внешних факторов, способных существенно повлиять на всю структуру его зависимостей, причем воздействие может быть самым разнообразным.

Появление тех или иных внешних факторов, как правило, никак не отражается в предыстории финансового временного ряда, но вызывает значительное нарушение его динамики.

Таким образом, исследование искусственных нейронных сетей, побудило обратиться к работам Лагранжа и взглянуть на них с другой точки зрения. Но перцептрон Розенблатта и многослойный перцептрон обучаемый по алгоритму обратного распространения ошибки достаточно разные модели нейросетей, которые специфичны для разного рода задач. Различие задач хорошо видно с математической точки зрения. Требование безошибочности разделяющего правила на обучающей выборке в случае с перцептроном Розенблатта принципиально отличается от критериев оптимальности в случае многослойного перцептрона.

Если взять за основу при построении гиперплоскости, разделяющей классы, отсутствие ошибок на обучающей выборке, то чтобы удовлетворить этому условию, придётся решать систему линейных неравенств.

Нейрокомпьтинг и его применение в экономике и бизнесе. Информация применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ .

Методы мягких вычислений позволяют создавать практические средства построения интеллектуальных систем. Данный курс дает представление о достоинствах нейронных сетей, нечеткой логики, генетических алгоритмов и программ. Студенты получат необходимые знания о том, как применить вышеуказанные методы к конструированию конкретных приложений. Нейронные сети способны обучаться распознаванию образов, пониманию речи, предсказанию погоды и управлению системами различной сложности.

Эта новая технология должна сыграть важную роль в управлении энергетическими системами, индустриальными объектами, интеллектуальными роботами и во многих других практически важных приложениях. В частности нейронные сети интересны как основа для разработки параллельных архитектур. Генетические алгоритмы полезны при решении многих важных проблем, в том числе нелинейных многомерных задач оптимизации. Данный курс рассматривает приложение генетических алгоритмов и программ к конструированию интеллектуальных систем; он включает в себя теоретические основы генетических алгоритмов, альтернативные модели генетического поиска, параллельные генетические алгоритмы и приложения генетических алгоритмов к оптимизации параметров и планированию.

Методы нечеткой логики могут быть использованы при разработке интеллектуальных систем на основе знаний, представленных естественным языком. Эта методология позволяет обрабатывать как символическую, так и численную информацию. Нечеткая логика может быть использована в управлении различными объектами и процессами.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Аннотация В этом курсе лекций, прочитанном авторами в Финансово-Аналитическом Колледже МИФИ, мы знакомим читателя с основами нейросетевой обработки данных и примерами типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса. Опыт авторов свидетельствует, что главным препятствием к широкому практическому применению нейрокомпьютинга служит недостаточное понимание его основ. Этот курс писался с целью восполнить этот пробел.

типовых применений, преимущественно в области финансов и бизнеса. Шумский С.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе.

Введение год, диссертация по информатике, вычислительной технике и управлению, Бычков, Андрей Витальевич Математическое моделирование является неотъемлемой частью автоматизированных систем управления и обработки информации, применяемых в различных областях человеческой деятельности. Использование математического моделирования для оперативного прогнозирования и адекватного управления процессами, в научных исследованиях и опережающих АСУ позволяет реализовать базовый принцип автоматизации - повышение производительности процессов.

Высокое качество управления достигается путем прогнозирования течения процесса, осуществления упреждающего или оперативного управления и, в результате, минимизации потерь. Сложность многих объектов управления и необходимость регулирования в реальном масштабе времени накладывает жесткие требования не только к вычислительной мощности и быстродействию АСУ, но и к эффективности самих методов математического моделирования.

Среди направлений математического моделирования выделяется относительно новое научное направление - методы моделирования на основе искусственных нейроподобных сетей нейросетей. Основными преимуществами нейросетевого моделирования перед другими направлениями являются [13,73]: Значительные успехи ученых и разработчиков в области развития нейросетевых вычислений определяют это направление как современное и быстро развивающееся, а примеры успешного и экономически эффективного прикладного применения методов нейроматематики отражают перспективность его дальнейшего развития.

Предметной областью, в которой уже получили признание нейросетевые методы, является сфера экономики и финансов.

Возможности и ограничения перцептронов

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. Ответственность за продажу аккаунта лежит исключительно на продавце. Ответственность за возможное нарушение пользовательского соглашения с издателем лежит исключительно на продавце. Торговая площадка е допускает публикацию незаконного контента на страницах ресурса. В целях противодействия нарушению авторских прав и права собственности, а также исключения необоснованных обвинений в адрес администрации сайта о пособничестве такому нарушению, администрация торговой площадки : В письме обязательно укажите ваши контактные реквизиты Ф.

нейроинформатика, нейрокомпьютинг и нейроматематика. [1, 2]. собом: они пытаются восстановить алгоритм по его не- . в экономике и бизнесе.

На основе проведенного в статье исследования выделены основные характеристики трудового конфликта. Ан Юлия Николаевна — старший преподаватель кафедры менеджмента Сибирского института бизнеса и информационных технологий г. Омск, Российская Федерация , - : . Особенности управления маркетингом в благотворительных организациях Аннотация: В статье рассматривается специфика управления маркетингом в благотворительной сфере.

Ваш -адрес н.

Цель, задачи и предмет дисциплины Требования к уровню освоения содержания дисциплины Объем дисциплины и виды учебной работы Распределение часов по темам и видам учебной работы Содержание и методология проведения практических занятий

будем понимать применение методов теории сложных систем к одно из возможных его толкований. Довольно в экономике, финансах и бизнесе методами теории .. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его при-.

Структура выпускаемой ими продукции приведена на диаграмме: Рисунок 1 — Виды режущего инструмента, производимые инструментальной отраслью России Кроме того, производители инструментов изготавливают различные виды технологической оснастки, включая штампы, пресс-формы, разнообразные приспособления для выполнения тех или иных технологических операций. К отдельной группе предприятий относятся заводы по изготовлению медицинского инструмента.

Следует отметить, что в структуре инструментальной отрасли доля предприятий по выпуску специальных видов инструмента весьма ограничена. Специфика организации производства на таких предприятиях в значительной степени основана на устоявшейся структурно-организационной и технологической составляющих выпуска основных видов продукции в составе головных предприятий [2]. В этой связи производство специнструмента позиционируется как диверсификационная форма работы, хотя при этом и заявляется в качестве приоритетных направлений.

При этом предпочтение отдается тем видам продукции, для которых отлажен технологический процесс и определена ценовая политика. Собственно предприятий, производящих специнструмент в качестве основной продукции, весьма ограниченно; как правило, это вновь образованные фирмы с относительно невысоким объемом производства, располагающие современными типами технологического оборудования и автоматизированными системами конструирования.

Кроме указанного предприятия на рынке специнструмента представлены: Отечественные инструментальные предприятия работают по схеме полного цикла производства или изготавливают свою продукцию из комплектующих, которые поставляют партнеры. В первом случае на заводах предусмотрены собственные заготовительные, кузнечные цеха, а также участки, позволяющие выполнить термообработку сталей, нанести гальванопокрытия, осуществить сборку готовой продукции.

Эти предприятия в основном используют отечественные материалы, а также станки с ЧПУ, системы автоматизированного проектирования САПР [3]. Производства, осуществляющие сборку продукции из поставляемых комплектующих, как правило, имеют всего два участка: На таких предприятиях с узкой специализацией существенно сокращается количество операций и время сборки, снижается уровень брака.

Что такое Big Data и почему это страшно интересно - Андрей Себрант (01.02.2014)