Концептуальные положения использования нейросетевого метода в интеллектуальных информационных системах

Авторы

  • А.В. Кубарский ФГАОУ ВО «Санкт-Петербургский политехнический университет Петра Великого»

DOI:

https://doi.org/10.25806/uu9-12021178-186

Ключевые слова:

нейросетевой метод, интеллектуальные информационные системы, информационная экономика, нейросетевые эффекты, обработка данных, бизнес-процессы

Аннотация

Настоящая статья посвящена теоретизированной проработке вопросов использования нейросетевого метода в корпоративных интеллектуальных информационных системах. Для этого предлагается концептуализировать отдельные положения адаптации нейросетевого метода к условиям функционирования интеллектуальных систем на современных предприятиях. Актуальность данного исследования подтверждается высокой ролью информационных технологий в рационализации и оптимизации хозяйственной деятельности экономических структур. Непрерывное возрастание на всех уровнях рыночной динамики диктует необходимость по расширению инструментария обеспечения стабильного развития предприятия на основе учета цифровых технологий в политике стратегического развития предприятия. С авторской позиции расширение положений нейросетевого аппарата в составе интеллектуальных информационных систем является концептуально важным элементом создания новых конкурентных преимуществ социально-экономических систем. Значимость статьи заключается в подготовке теоретической базы для фундаментализации и научно-практического обоснования проблемы моделирования информационных систем, способных обеспечить рационализацию и оптимизацию бизнес-процессов экономических структур путем выстраивания качественных механизмов по обеспечению эффективного управления ресурсным потенциалом субъектов.

Список литературы

Цифровизация экономических систем: теория и практика: монография / под ред. А.В. Бабкина. СПб: Политех-Пресс, 2020. 796 с.

Гурьянов П.А. Состояние и развитие инновационной экономики в России // Инновации. Наука. Образование. 2021. № 25. С. 879-883.

Данилочкина Н.Г., Чернер Н.В., Золкин А.Л., Жильцов С.А., Рябкова Г.В. Обоснование необходимости разработки управления рисками на предприятиях высокотехнологичной отрасли // Управленческий учет. 2021. № 8-1. С. 12-18.

Дмитриев Н.Д., Дубаневич Л.Э., Тютюнникова И.Е. Рационализация инвестиционной деятельности промышленного предприятия с помощью системного подхода // Modern Economy Success. 2020. № 4. С. 61-66.

Буньковский Д.В. Система управления качеством в реализации предпринимательского проекта // Вестник Сибирской академии права, экономики и управления. 2016. № 1. С. 20-25.

Алферьев Д. А., Родионов Д. Г. Место современных информационных компьютерных технологий в управлении инновационной деятельностью промышленных предприятий // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2020. № 9-2. С. 199-203.

Зайцев А.А., Родионов Д.Г., Дубаневич Л.Э., Ильченко С.В. Аудит и управление рисками при реализации инвестиционных проектов интеллектуальной направленности // Вестник Алтайской академии экономики и права. 2021. № 7-2. С. 152-162.

Трофимова Н.Н. Управление бизнес-процессами внутреннего аудита предприятия на основе гибкой Agile-технологии в условиях пандемии COVID-19 // Фундаментальные исследования. 2021. № 6. С. 87-91.

Ильченко С.В., Дубаневич Л.Э., Роков А.И. Формирование интеллектуального потенциала предприятия на основе управления человеческими ресурсами // Управленческий учет. 2021. № 6-3. С. 872-880.

Садовая Е.С., Сауткина В.А., Зенков А.Р. Формирование новой социальной реальности: технологические вызовы. М.: ИМЭМО РАН, 2019. 190 с.

Остроух А.В., Суркова Н.Е. Интеллектуальные информационные системы и технологии. Красноярск: Научно-инновационный центр, 2015. 370 с.

Rodionov D., Zaytsev A., Konnikov E., Dmitriev N., Dubolazova Y. Modeling Changes in the Enterprise Information Capital in the Digital Economy // Journal of Open Innovation: Technology, Market, and Complexity. 2021. № 7. p. 166.

Симаворян С.Ж., Симонян А.Р., Улитина Е.И., Попов Г.А. О концепции создания интеллектуальных систем защиты информации на основе нейросетевых систем обнаружения вторжений в АСОД // Программные системы и вычислительные методы. 2019. № 3. С. 30-36.

Семенов Н. А., Ветров А. Н., Абу Суек А.Р.М. Использование нейросетевых алгоритмов в интеллектуальных системах поддержки принятия решений // Программные продукты и системы. 2003. № 4. С. 7.

Богославский С.Н. Современные методы нейросетевого исследования // Научный журнал КубГАУ. 2006. № 22. С. 106-119.

Речнов А.В. Нейросетевое моделирование в информационной системе торгового предприятия // Вестник РУК. 2014. № 2. С. 129-133.

Файзуллин Р.В., Поздеев Д.А., Херинг Ш., Чиченков И.И. Прогнозирование коинтеграции временных рядов на основе нейронных сетей // Интеллектуальные системы в науке и технике. Искусственный интеллект в решении актуальных социальных и экономических проблем ХХI века: сборник статей конференции. 2020. С. 564-569.

Суховецкая Д.Г., Хачикян Н.А., Припадчева И.В. Перспективы использования Big Data в государственном управлении // Приоритеты экономического роста страны и регионов в период постпандемии: сборник материалов конференции. 2020. С. 613-618.

Загрузки

Опубликован

10.09.2021

Выпуск

Раздел

Экономические науки