08.00.05 Conceptual provisions of the use of the neural network method in intelligent information systems
DOI:
https://doi.org/10.25806/uu9-12021178-186Статья поступила в редакцию: 23.08.2021
Статья принята к публикации: 30.08.2021
Статья опубликована: 10.09.2021
Keywords:
neural network method, intelligent information systems, information economy, neural network effects, data processing, business processesAbstract
This article is devoted to the theoretical study of the use of the neural network method in corporate intelligent information systems. For this purpose, it is proposed to conceptualize certain provisions of the adaptation of the neural network method to the conditions of functioning of intelligent systems in modern enterprises. The relevance of this study is confirmed by the high role of information technologies in the rationalization and optimization of economic activities of economic structures. The continuous growth of market dynamics at all levels dictates the need to expand the tools for ensuring the stable development of the enterprise based on the consideration of digital technologies in the strategic development policy of the enterprise. From the author's point of view, the expansion of the positions of the neural network apparatus as part of intelligent information systems is a conceptually important element of creating new competitive advantages of socio-economic systems. The significance of the article lies in the preparation of a theoretical basis for the fundamentalization and scientific and practical justification of the problem of modeling information systems that can ensure the rationalization and optimization of business processes of economic structures by building high-quality mechanisms to ensure effective management of the resource potential of subjects.
Информация о публикации
Финансирование: Исследование выполнено без привлечения внешнего финансирования, если иное не указано авторами.
Вклад авторов: Все авторы внесли существенный вклад в подготовку статьи, ознакомились с окончательной версией рукописи и одобрили ее к публикации.
Конфликт интересов: Авторы заявляют об отсутствии конфликта интересов, если иное не указано в публикации.
Правообладатель: Издательский дом «Академический».
Лицензия: Статья распространяется на условиях лицензии Creative Commons Attribution 4.0 International (CC BY 4.0).
Машиночитаемый файл метаданных: JATS XML
References
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.
