Искусственная нейронная сеть (ИНС) может использоваться для диагностики состояния предприятия на основе анализа различных факторов и переменных.
Для начала необходимо определить цель диагностики состояния предприятия. Это может быть оценка финансовых показателей, прогнозирование производственной эффективности, анализ рыночной конъюнктуры и др.
Далее необходимо собрать данные, которые будут использоваться для обучения ИНС. Это могут быть финансовые данные (например, доходы, расходы, прибыль), данные о производственных процессах (например, объемы производства, использованные ресурсы), данные о состоянии рынка (например, цены на сырье, конкурентные показатели) и др.
Затем данные необходимо предобработать и нормализовать, чтобы они были в одинаковом масштабе и формате. Это может включать заполнение пропущенных значений, выбросы или выбранные атрибуты.
После этого можно приступить к обучению ИНС. Это может включать выбор архитектуры сети (например, количество слоев и нейронов), функцию активации и алгоритм обучения.
Обучение ИНС может проводиться путем присваивания ей входных данных и соответствующих выходных результатов (например, фактический доход и прибыль). ИНС будет обновлять свои весовые коэффициенты и настраиваться для оптимального предсказания результата.
После обучения ИНС можно использовать для диагностики состояния предприятия путем подачи в нее новых данных и получения прогнозов или предсказаний по интересующим показателям. Результаты можно использовать для анализа текущего состояния предприятия и принятия управленческих решений.