Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе В автоассоциативной сети размер сетей - предикторов определяется… В каких сетях учителем для выхода является значение входа? В какой области можно применять нейронные системы? В каком алгоритме обучения каждый вес имеет свой адаптивно настраиваемый темп обучения? В каком случае в аппроксимации участвуют ближайшие нейроны скрытого слоя? В каком случае интервальные значения вычисляются последовательно? В каком случае сеть будет обладать максимальной предсказательной способностью? В модели Хопфилда все нейроны являются… В чем заключается метод обратного распространения ошибки? В чем заключается принцип максимального правдоподобия?

Штучний Інтелект

Общие сведения об НС и классификация нейронных сетей 2. Многослойные персептроны и обучение обратным распространением ошибки 3. Ассоциативная память и сеть Хопфилда 4. Рекуррентные нейронные сети 5.

Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А.А. Ежов, С.А. Шумский. — М.: МИФИ, — с. Xu L. Rival penalized.

Финансовый университет при Правительстве РФ Перспективы использования нейрокомпьютеров в управлении предприятием Использование информационных технологий реорганизуют процесс управления предприятием, обеспечивая мощные новые возможности помощи менеджерам в стратегии, планировании, организации, принятии управленческих решений и контроле над их выполнением. Использование ИТ способствуют динамичному управлению бизнесом, делая его более конкурентоспособным в изменяющихся условиях современного мира.

Они нашли широкое применение во всех сферах человеческой деятельности: Говоря о сфере ОЭУ, мы, в первую очередь, подразумеваем методы и способы управления созданием, функционированием, развитием и совершенствованием субъектов хозяйственной деятельности, выступающих в качестве систем различных размеров и видов, будь то организации: Для конкретизации представлений о сфере ОЭУ, будем рассматривать её центральные понятия — организационно-экономическая система ОЭС и организационно-экономический механизм ОЭМ — на примере наиболее распространённого и важного субъекта в экономике — предприятия.

ОЭС предприятий есть организованный комплекс материальных техника, сырье, технологические процессы, штат сотрудников и т. ОЭС предприятия функционально объединяет организацию и экономику в комплексную производственно-хозяйственную систему. Наиболее существенным отличительным признаком экономических систем любого уровня является наличие реальных измеряемых взаимосвязей различных экономических явлений, поддающихся классификации и группировке. При этом выявленные зависимости позволяют сформулировать понятие организационно-экономического или финансового механизма ОЭМ.

В году этот проект успешно завершился, и группа занялась прикладными работами - прогнозированием на фондовых рынках, анализом финансовых данных, технологиями семантического поиска. Эти технологии, а также оригинальная идея нейро-стерео-дисплея дали начало новому, коммерческому проекту — основанной в г. Достижения российских ученых получили высокую оценку независимых российских и зарубежных экспертов. В году для продвижения на российский рынок продуктов, использующих инновационные технологии интеллектуальной обработки текстов, была создана компания Айкумен.

Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе: учебник учебно-аналитического института МИФИ под ред. проф.

Следовательно, основные преимущества нейрокомпьютеров связаны с массовым параллелизмом обработки, что обуславливает высокое быстродействие, низким требованиями к стабильности и точности параметров элементарных узлов, устойчивостью к помехам и разрушениям при большой пространственной размерности системы, причём устойчивые и надёжные нейросистемы могут создаваться из низконадёжных элементов, имеющих большой разброс параметров.

Прежде чем перейти к обзору современных нейровычислителей и их элементной базы, остановимся на классификации архитектур вычислительных систем по Б. Вычислительную систему с общим потоком команд - одиночный поток команд и множественный поток данных рис. Вычислительная система с множественным потоком команд и данных рис. Элементарным строительным элементом нейронной сети НС является нейрон, который осуществляет взвешенное суммирование поступающих на его вход сигналов.

Результат такого суммирования образует промежуточный выходной сигнал, который преобразуется активационной функцией в выходной сигнал нейрона. По аналогии с электронными системами активационную функцию можно считать нелинейной усилительной характеристикой искусственного нейрона, имеющей большой коэффициент усиления для слабых сигналов и падающим усилением для больших возбуждений. Коэффициент усиления вычисляется как отношение выходного сигнала нейрона к вызвавшему его небольшому приращению взвешенной суммы входных сигналов.

Кроме этого для обеспечения увеличения вычислительной мощности многослойными НС, по сравнению с однослойными, необходимо чтобы активационная функция между слоями была нелинейной, то есть как показано в учитывая ассоциативность операции умножения матриц любую многослойную нейросеть без нелинейных активационных функций можно свести к эквивалентной однослойной нейросети, которые весьма ограничены по своим вычислительным возможностям.

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

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

Автор: Ежов А. А. Шумский С. А. Название: Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе Издательство: М.

Нейронные сети - от теории к практике. Лекции по нейроинформатике - Н. Известно, что единое целое лучше, чем всё вместе, но врозь. Лекции представляют собой попытку продемонстрировать этот тезис на примере интригующих связей между теорией фракталов, системами гиперболических итеративных функций, дискретными динамическими системами и нейронными сетями. Изложение рассчитано на широкий круг слушателей, которые не являются математиками. Теория и практика - Ф. В книге американского автора в общедоступной форме излагаются основы построения нейрокомпьютеров.

Описаны структура нейронных сетей и различные алгоритмы их настройки.

Сайт . . не настроен на сервере

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 , - :

Применение нейронных сетей в качестве дополнения дает уникальную . Ежов А.А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе / А.А.

на 1 год: 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. В целях исключения необоснованных и заведомо ложных сообщений о фактах нарушения указанных прав, администрация будет отказывать в предоставлении услуг на торговой площадке , только после получения от Вас письменных заявлений о нарушении с приложением копий документов, подтверждающих ваши авторские права или права собственности, по адресу: Москва, Малый Калужский пер.

В целях оперативного реагирования на нарушения Ваших прав и необходимости блокировки действий недобросовестных продавцов, просит Вас направить заверенную телеграмму, которая будет являться основанием для блокировки действий продавца, указанная телеграмма должна содержать указание: Блокировка будет снята по истечение 15 дней, в случае непредставления Вами в Адвокатский кабинет письменных документов подтверждающих ваши авторские права или права собственности.

Нейрокомпьютинг: история, состояние, перспективы

Помимо прочего, эта отрасль обеспечивает значительное количество рабочих мест, а также налоговые отчисления в бюджеты всех уровней. Также, не стоит забывать, что рынок фармацевтических средств является одним из наиболее социально-значимых и приоритетным для государства. В связи с этим присутствие государства здесь более ощутимо, нежели на других рынках. За последние пять лет не появилось ни одного крупного производителя, которые попытался как-либо захватить часть рынка того или иного препарата.

Более того, годы были годами глобализации, несколько крупнейших мировых производителей например - и объединились, с целью минимизации затрат на исследования и производство. Российский производственный сектор и так основательно отставший за годы экономических потрясений и неурядиц все более и более теряет свои позиции.

, НЕЙРОКОМПЬЮТЕРЫ - АРХИТЕКТУРА И РЕАЛИЗАЦИЯ. по различным направлениям применения всего где есть приставка нейро-. на его основе однослойные нейронные сети не способны решить большое выполнение"бизнес-транзакций" с элементами"бизнес-логики".

Освободив человечество от выполнения целого ряда рутинных задач, компьютеры стали неотъемлемой частью нашей жизни. Они позволяют принимать решения, используя численные вычисления. Компьютеры формируют всемирную информационную паутину и предоставляют широкие возможности по безопасной передаче данных, используя криптографические алгоритмы. Но, в отличие от людей, компьютеры неспособны принимать решения, основываясь на неполных или неоднозначных данных.

Они не могут учиться на своем опыте — для решения любой проблемы требуется вмешательство программиста. Люди же способны распознать мелодию на фоне шума, и для них не составляет труда идентифицировать своего поседевшего знакомого через много лет после встречи. Шахматист принимает решение о следующем ходе, сравнивая позицию фигур на доске со схожей позицией, изученной ранее в процессе приобретения опыта.

Компьютеры же вычисляют, как текущее положение фигур повлияет на число удачных ходов в будущем, и в соответствии с этим делают выбор последовательности ходов для оптимизации исхода партии. У самого совершенного нейрокомпьютера — человеческого мозга — конкурентов нет, но сопоставить его с традиционной последовательной архитектурой для проведения вычислений можно таблица 1. Так, если провести сравнение обычного компьютера, который мы используем каждый день для работы и развлечений, и нейрокомпьютера, то окажется, что медленный нейрокомпьютер аналогом является мозг человека обрабатывает образную информацию всё ещё намного быстрее традиционных ЭВМ, да и емкость памяти у него на несколько порядков выше.

Если речь заходит о зрении, слухе, распознавании образов и обучении, компьютеры не идут ни в какое сравнение с мозгом человека. А уж про эксплуатационные характеристики и говорить нечего! Созданием нейрокомпьютеров, способных имитировать работу головного мозга, человечество занято с момента реализации первой транзисторной вычислительной машины. Было сделано немало попыток по разработке устройств, успешно моделирующих некоторые функциональные особенности биологических нейронов.

Нейрокомпьютинг и его применение в экономике и бизнесе

Основы моделирования и первичная обработка данных. финансы и статистика, Прикладная статистика и основы эконометрии:

ни на один из известных образцов, то тем самым выявится его новизна. «Нейрокомпьютинг и его применение 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.

Именно в этом состоит особенность практически всех финансовых временных рядов. Подходы к анализу финансовых временных рядов Для решения задачи анализа и прогнозирования финансовых временных рядов применяется два основных подхода: Теоретический подход объединяет модели, гипотезы, теории, дающие представление о наиболее общих зависимостях рыночного механизма, представленных в некотором идеализированном виде.

Практический подход уделяет больше внимания непосредственному моделированию финансовых временных рядов, которые рассматривает как реализацию некоторой сложной зависимости неизвестного вида.

Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. А.А. Ежов., С.А. Шумский.

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]:

Нейрокомпьютеры попадают в заголовки газет. Что отличает обработку информации в мозге и в современных компьютерах Символьная и образная.

"Обучение для будущего": Инструментальные средства информационных систем: Программирование на Алдан А. Введение в генерацию программного кода Алдохина О. Информационно-аналитические системы и сети: Информационно-аналитические системы Александров Э. Программирование на языке в

Области практического применения искусственных нейронных сетей

Исследование развития теории финансового инвестирования. Эволюция мировой экономической мысли и ее влияние на современные теории управления финансами. Нелинейные технологии моделирования финансовых рынков 1.

А.А. Ежов, С.А. Шумский. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе. –. 5. Барсегян А.А., Куприянов М.С., Степаненко.

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. Хеммингово расстояния — это количество отличающихся позиций в бинарных векторах. Результатом работы сети является нахождение образа с наименьшим расстоянием. Отсутствие сигнала кодируется как -1 , наличие 1. Сеть состоит всего из 2-х слоев.

Лекция Эволюция мышления 30 03 2014

Узнай, как мусор в голове мешает людям эффективнее зарабатывать, и что можно сделать, чтобы ликвидировать его навсегда. Нажми здесь чтобы прочитать!