Использование нейронных сетей в экономике
Автор: Курников Д.С., Петров С.А.
Журнал: Juvenis scientia @jscientia
Рубрика: Технические науки
Статья в выпуске: 6, 2017 года.
Бесплатный доступ
Статья посвящена исследованию особенностей использования нейронных сетей в экономике. Результаты прогнозирования социально-экономического развития территорий, проведенные с помощью нейронной сети с архитектурой двухслойного перцептрона, а также алгоритм оценки уровня стратегического потенциала предприятия разработанный с использованием нейронной сети Хопфилда доказали преимущества нейросетевых технологий по сравнению с классическими методами экономического моделирования и анализа.
Нейронные сети, алгоритм, сеть хопфильда, экономика
Короткий адрес: https://sciup.org/14110004
IDR: 14110004 | УДК: 004.032.26
The use of neural networks in the economy
The article is devoted to the study of the features of the use of neural networks in the economy. The results of forecasting the socio-economic development of the territories, conducted with the help of a neural network with the architecture of a two-layer perceptron, also an algorithm for assessing the level of the company's strategic potential, developed using the Hopfield neural network, proved the advantages of neural network technologies in comparison with the classical methods of economic modeling.
Список литературы Использование нейронных сетей в экономике
- Терехов В.И., Жуков Р.В. Методика подготовки данных для обработки импульсными нейронными сетями//Нейрокомпьютеры: разработка, применение. 2017. №2. С. 31-36.
- Чаркин Е.И. Стратегическое развитие информационных технологий и связи//Автоматика, связь, информатика. 2017. №4. С. 2-5.
- Кульневич А.Д. Введение в нейронные сети//Молодой ученый. 2017. №8. С. 31-36.
- Доничев О.А., Романова А.Д., Баринов М.А. Методология оценки инновационного потенциала социально-экономических систем//Региональная экономика: теория и практика. 2017. №1. С. 169-181.
- Гуреева О.А., Потапова М.С. Обучающие и тестовые данные для нейронных сетей//Nauka i studia. 2017. Т.1. №3. С. 75-77.
