Научный журнал НИУ ИТМО
Серия "Экономика и экологический менеджмент"
Свидетельство о регистрации ЭЛ № ФС 77 – 55411 от 17.09.2013
зарегистрировано в Федеральной службе по надзору в сфере связи, информационных технологий и массовых коммуникаций
ISSN:2310-1172

Сентябрь 2022 (опубликовано: 27.09.2022)

Выпуск 3(50)

Главная > Содержание > Методика обучения нейронной сети для поддержки принятия решений в различных задачах менеджмента

УДК 330.46

Методика обучения нейронной сети для поддержки принятия решений в различных задачах менеджмента

Шимохин А.В. , Болтовский С.Н.

В современном мире it-технологии прочно внедрились в бизнес-процессы организации, которые позволяют освободить персонал от рутинных операций, а последние достижения it-технологий стали еще интеллектуальнее. В основном развитие интеллектуальной поддержки бизнес-процессов происходит за счет развития таких технологий как, например, больше данные, нейронные сети и другие. Особый интерес представляют нейронные сети, которые обладают способностью самообучаться, используя опыт экспертов в решении той или иной задачи в бизнесе, маркетинги и др. Описано преимущества нейронных сетей над классическими линейными и нелинейными методам статистики. Рассмотрен круг задач менеджмента, при которых нейронные сети могут обеспечить интеллектуальную поддержку в вопросах выбора поставщика, аутсорсинге, оценки риска-банкротства. Предложена методика обучения нейронной сети, выполняющей интеллектуальную поддержку при решении задач менеджмента. Приведены известные модели для оценки риска-банкротства различных типов предприятий. На основании этих моделей и предложенной методики была разработана и обучена нейронная сеть, которая, принимая на вход значения оборотного капитала, активов, чистой прибыли, собственного капитала и выручки за определённый период, которая может прогнозировать риск – банкротства. Сеть способна выполнить классификацию предприятия, имеющего финансово устойчивое, нестабильное состояние или же высокий риск банкротства. В результате была создана и обучена нейронная сеть для интеллектуальной поддержки при прогнозировании риска-банкротства предприятия. Полученная нейронная сеть состоит из 2-ух скрытых слоев, первый содержит пятьдесят нейронов, второй - десять. Предоставлен граф данной сети. В качестве функции активации использовался гиперболический тангенс.
Читать статью полностью 

Ключевые слова: нейросетевое моделирование, риск-банкротства, Python, модели оценки риска банкротства.

DOI 10.17586/2310-1172-2022-17-3-156-163

Адрес редакции:
191002, Санкт-Петербург, ул. Ломоносова 9, оф. 2132

Информация 2007-2024, все права защищены
Разработка © 2013 Отдел разработки Интернет-решений НИУ ИТМО
Яндекс.Метрика