МЕТОД ДИАГНОСТИКИ СОСТОЯНИЯ ПРЕДПРИЯТИЯ НА ОСНОВЕ ИСКУССТВЕННОЙ НЕЙРОННОЙ СЕТИ
Павлов О.Г., Халин Ю.А., Лисицин Л.А.
Наукоемкие технологии. 2014. Т. 15. № 12. С. 70-72.
ПАВЛОВ О.Г., ХАЛИН Ю.А., ЛИСИЦИН Л.А.
Медицинский институт ТулГУ (г. Тула)
Юго-Западный государственный университет (г. Курск)
Тип: статья в журнале — научная статья Язык: русский
Том: 15Номер: 12 Год: 2014 Страницы: 70-72
Цит. в РИНЦ®: 0
УДК: 681.3
ЖУРНАЛ:
НАУКОЕМКИЕ ТЕХНОЛОГИИ
Издательство: Издательство «Радиотехника» (Москва)
ISSN: 1999-8465
КЛЮЧЕВЫЕ СЛОВА:
ПРЕДПРИЯТИЕ, ENTERPRISE, СОСТОЯНИЕ ПРЕДПРИЯТИЕ, ENTERPRISE CRISIS, НЕЙРОСЕТЕВЫЕ ТЕХНОЛОГИИ, NEURAL NETWORK TECHNOLOGY
АННОТАЦИЯ:
В условиях рыночной экономики предприятия сталкиваются с задачей диагностики своего состояния. Предлагается подход к решению данной задачи, основанный на использовании нейросетевых технологий.
ОПИСАНИЕ НА АНГЛИЙСКОМ ЯЗЫКЕ:
Method of diagnostics of the enterprise on the basis of artificial neural network
Pavlov O.G.1, Halin Y.A.2, Lisitsin L.A.2
1 Medical Institute of Tula State University
2 Southwest State University (Kursk)
Currently, artificial neural networks are one of the fastest growing sectors of information technology. Neural network techniques are of practical use in solving a wide range of scientific and engineering problems. One such task is the diagnosis of conditions of industrial enterprises. In world practice there are a large number of models and methods of diagnostics of the state enterprises, which are mainly based on the methods of discriminant analysis. But they all have a significant limitation for practical use as weights in them is strictly fixed. To address this limitation is available using artificial neural networks.
СПИСОК ЦИТИРУЕМОЙ ЛИТЕРАТУРЫ:
1. Антикризисное управление. Учебник/Под ред. Э.М. Короткова. М.: Инфра-М. 2002. 432 с.
2. Овчинкин О.В., Овчинкина Т.В., Павлов О.Г. Персональное моделирование заболеваний сердечно-сосудистой системы с применением нейронных сетей и инструментальных средств//Вестник новых медицинских технологий. 2011. Т. 18. № 4. С. 41-43.
3. Павлов О.Г., Халин Ю.А. Основы нейрокибернетики, генетические алгоритмы. Учеб. пособие. Тула: изд-во ТулГУ. 2014. 103 с.
4. Рутковская Д., Пилиньский М., Рутковский Л. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечеткие системы. М: Горячая Линия-Телеком. 2006. 452 с.
5. Ту Дж., Гонсалес Р. Принципы распознавания образов. Учеб. пособие. М.: Мир. 1978. 411 с.
6. Юн Г.Б. Методология антикризисное управления. Учеб. пособие. М.: Дело. 2004. 432 с.