Обзор по теме исследования «Моделирование системы управления знаниями на основе нейросети»

Читать полностью Несмотря на то что для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг существует много эффективных методов, такое свойство моделей нейронных сетей, как универсальность, то есть возможность их использования для всех типов ценных бумаг, определяет необходимость исследования в данной области. Автором представлена подробная схема работы модели нейронной сети обратного распространения. При обучении нейронной сети ставится задача минимизации целевой функции ошибки, которая находится по методу наименьших квадратов. Алгоритм обучения сети обратного распространения проходит в несколько этапов. В качестве образов для обучения нейронной сети используется выборка, состоящая из значений котировок ценных бумаг, различных числовых характеристик, влияющих на котировки ценных бумаг. Модификации алгоритма обратного распространения связаны с использованием различных функций ошибки, других активационных функций, различных процедур определения направления и величины шага. Для проведения тестирования использовались программный продукт и библиотека классов для работы с моделями нейронных сетей, разработанные в среде программирования 7 компанией . Для визуального отражения зависимостей реального значения и значения на выходе нейронной сети был использован пакет Полученные результаты показывают, что использование модели нейронных сетей повышает экономическую эффективность прогнозирования, при этом обеспечивается достоверность информации с определенной долей вероятности прогноза, необходимой для принятия обоснованных экономических решений.

Каталог статей

Выпускники специализируются в области математического и компьютерного моделирования бизнес процессов, электронного управления предприятиями и бизнес-структурами. При этом они могут трудоустроиться в качестве: Кафедра располагает необходимым кадровым потенциалом, методическим и информационным обеспечением для подготовки бакалавров математики.

Моделирование технологии использования нейронных сетей с Обобщенная модель технологии на основе диаграмм процессов группы ШЕР , Ежов, А. А. Нейрокомпыотинг и его применения в экономике и бизнесе / А. А. Ежов.

Распространение сейсмических волн в сложно построенных средах, исследование масштабируемости алгоритма Вирбицкайте Ирина Бонавентуровна, д. Для достижения поставленной цели выделяются следующие задачи курса: В начале курса рассматриваются типы и модели параллельной обработки, назначение и области применения суперЭВМ, способы оценки их производительности.

Далее представляются традиционные параллельные архитектуры и известные классификации архитектур такого типа. Особое внимание уделяется архитектурам современных параллельных вычислительных систем: Организуется экскурсия на этот центр. Методы мягких вычислений позволяют создавать практические средства построения интеллектуальных систем.

Данный курс дает представление о достоинствах нейронных сетей, нечеткой логики, генетических алгоритмов и программ. Студенты получат необходимые знания о том, как применить вышеуказанные методы к конструированию конкретных приложений. Нейронные сети способны обучаться распознаванию образов, пониманию речи, предсказанию погоды и управлению системами различной сложности. Эта новая технология должна сыграть важную роль в управлении энергетическими системами, индустриальными объектами, интеллектуальными роботами и во многих других практически важных приложениях.

В частности нейронные сети интересны как основа для разработки параллельных архитектур. Генетические алгоритмы полезны при решении многих важных проблем, в том числе нелинейных многомерных задач оптимизации. Данный курс рассматривает приложение генетических алгоритмов и программ к конструированию интеллектуальных систем; он включает в себя теоретические основы генетических алгоритмов, альтернативные модели генетического поиска, параллельные генетические алгоритмы и приложения генетических алгоритмов к оптимизации параметров и планированию.

На данном курсе мы разберем: Основные преимущества управления бизнес-процессами и технологию внедрения процессного подхода к управлению. Интересные практические кейсы, построенные на базе бизнес-процессов, существующих в реальных организациях. Сделаем акценты на моделирование бизнес-процессов в нотации 2. Для участников курс будет полезен практическими навыками и примерами, которые можно использовать для повышения эффективности существующих в организации бизнес-процессов.

Анализ и совершенствование бизнес-процессов. Анализ Нечеткая логика и нейронные сети, Профессиональные дисциплины, Бизнес-информатика.

Краткое сообщение о деятельности Ростовского областного регионального отделения Российской ассоциации искусственного интеллекта Кадры решают все В. Заметки об истории Таганрога и Таганрогского государственного радиотехнического университета Искусственный интеллект в России В. Эволюционные, синергетические и гомеостатические стратегии в искусственном интеллекте: Методы поисковой адаптации для решения оптимизационных задач Л.

Применение систем компьютерной алгебры в эволюционном моделировании Искусственный интеллект в образовании Ю. Интеграция интеллектуальных гипермедийных обучающих систем в виртуальные образовательные структуры В.

Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг

Исходя из этапов, выделенных в нейронных сетях, примером состава системы управления знаниями компании и существующими на рынке приложениями от , а также выделенных компонентах для моделирования системы, можно сделать вывод, что в рамках системы управления знаниями нейронная сеть должна обладать следующими функциями: Способность обучаться непрерывно Прямой доступ к данным для обучения — позволит непрерывно получать необходимые данные и генерировать знания в любой момент времени. Это исключает как таковую операцию сбора, подразумевая, что при внедрении нейронной сети, она имеет доступ ко всем данным организации или, другими словами, при возникновении новой задачи, для получения знания не возникает преграда для получения внутренних данных.

Важным моментом является то, что организации, необходимо организовать поставку данных в единое хранилище центральное хранилище , вне зависимости от компонентов и модулей системы.

Анализ результатов искусственной нейронной сети Заключение персоналом подразумевает совокупность бизнес-процессов компании.

Глава 2 Нейросетевое моделирование прогноза значений котировок ценных бумаг 2. Выводы к главе 2. Глава 3 Разработка методических основ по использованию аппарата нейронных сетей в работе трейдера. Выводы к главе 3. Недавние колебания биржевых индексов, продолжающийся кризис ипотечного кредитования в США и другие потрясения рынка ценных бумаг показывают, что необходимость в данных исследованиях назрела и актуальна. Как в России, так и в ведущих государствах колебания этого рынка все менее зависят от политического влияния и влияния других нерыночных факторов, что подтверждает необходимость проведения объективных исследований в этой области.

Научно-методические разработки по данной тематике могут быть полезны как юридическим лицам, так и конкретным гражданам. В связи с этим создание модели прогноза котировок даст возможность простому гражданину принять решение как о совершении каких-либо действий с ценными бумагами, так и его желании вступить в рынок ценных бумаг. Зная состояние и возможности рынка, физическое лицо - держатель ценных бумаг может планировать доходы и расходы, рассчитывать свое финансовое будущее, принимать важные рыночные решения.

Глобализация и мировой финансовый кризис вызвали значительные перемены в таком секторе экономики, как рынки ценных бумаг. Не является исключением и российский фондовый рынок, который за свою новейшую постсоветскую историю пережил множество хороших и плохих событий.

Применение нейросетевой модели в логистическом контроллинге.

Отбор переменных и понижение размерности Многие понятия, относящиеся к методам нейронных сетей, лучше всего объяснять на примере конкретной нейронно-сетевой программы. Введение В последние несколько лет мы наблюдаем взрыв интереса к нейронным сетям , которые успешно применяются в самых различных областях - бизнесе, медицине, технике, геологии , физике. Нейронные сети вошли в практику везде, где нужно решать задачи прогнозирования, классификации или управления.

Такой впечатляющий успех определяется несколькими причинами:

Ключевые слова: нейронная сеть, знание, cистема управления, изучить их бизнес-процессы, определить ценность данных, которые.

Актуальность темы диссертационного исследования. В начале х годов прошлого века, руководители крупных компаний столкнулись с ситуацией, когда спрос на высококвалифицированных работников стал явно превышать предложение. В широком смысле, управление персоналом подразумевает совокупность бизнес-процессов компании, направленных на поиск, привлечение, мотивацию и дальнейшее развитие человеческого потенциала. Имеется две очевидных стратегии получения высококвалифицированного работника в штат компании.

Первая стратегия состоит в поиске и привлечении специалистов со стороны. Вторая стратегия делает ставку на выращивание специалистов внутри самой компании. Каждая стратегия имеет свои достоинства, но, также, связана со специфическими трудностями. В условиях конкуренции компаний за высококвалифицированных работников, специалистов придется переманивать из других фирм.

Этот процесс получил название хедхантинг. Разумеется, переманивание сотрудников из других компаний связано не только с большими материальными затратами, но и требует от -менеджеров глубокий знаний в области психологии. С другой стороны, компания может делать ставку на развитие собственных человеческих ресурсов. В этом случае, очевидной трудностью, с которой придется столкнуться руководителям, является скрупулёзный отбор кандидатов на дальнейшее продвижение, однако, данная стратегия, при указанном условии, является менее затратной, по сравнению с первой.

Самым трудоемким, ответственным и деликатным процессом, в деле управления персоналом, конечно же, является поиск и оценка профессионализма кандидатов на должности.

Компьютерное моделирование искусственных миров

График сходимости процесса обучения представлен на рисунке 3. Под итерацией обучения понимается одна эпоха обучения, когда сети подставляется весь набор паттернов обучения. Под суммарной ошибкой на обучающей выборке понимается сумма ошибок для всех паттернов обучающего множества на одной итерации обучения. Для проверки эффективности обучения нейронной сети исходное множество входных-выходных значений было разделено на 2 независимых подмножества: Обучение проводилось на обучающем множестве, а верификация — на тестовом.

Описана структура однослойных и многослойных нейронных сетей, введено понятие Процедура обратного распространения (анализ алгоритма).

В настоящее время для отечественного бизнеса актуальна проблема выбора методов и инструментов экономического прогнозирования. Искусственные нейронные сети это математические модели, а также их программные или аппаратные реализации, построенные по принципу организации и функционирования биологических нейронных сетей сетей нервных клеток живого организма. Они показывают хорошие результаты при решении неформализованных или плохо 2 2 формализованных процессов, обладают устойчивостью к частым изменениям среды.

На рисунке 1 изображена общая схема прогнозирования на основе нейронной сети, демонстрирующая алгоритм создания и верификации нейронной сети. Алгоритм прогнозирования на основе нейронной сети. Уровень наблюдения Таблица 1. Прогноз осуществляется на период с января года по 4 4 август года включительно. Перед тем, как приступить к построению нейронной сети, необходимо обработать входные данные.

Таким образом, скользящее окно отразит в себе необходимое количество вариаций множеств данных.

Контрольные точки вместо бизнес-процессов. Исследование и моделирование бизнес-процессов компании