Разработка математического и программного обеспечения интеллектуального анализа данных в микроэкономических системах на основе нейросетевых технологий

• Автор: Алексеев, Алексей Витальевич
• Шифр специальности: 05.13.11
• Научная степень: Кандидатская
• Год защиты: 2001
• Место защиты: Москва
• Количество страниц: 110 с.

ОГЛАВЛЕНИЕ
Введение

I. ПОСТАНОВКА ЗАДАЧИ

1.1 Принятие управленческого решения в бизнесе

1.2 Немного экономической теории

1.3 Анализ данных для принятия решений и средства его

автоматизации. Информационные системы на предприятии

1.4 Нейросети

1.4.1 История нейросетей

1.4.2 Архитектура нейросетей

1.4.3 Возможности нейросетей

1.5 Практическое использование нейросетей
1.6 Формализация задачи исследования и алгоритм ее решения
И. МЕНЕДЖМЕНТ И МАТЕМАТИКА
2.1 Выбор параметров управления и показателей
эффективности
2.2 Алгоритм использования нейросетевых технологий для
решения задачи аппроксимации
2.3 Предварительная подготовка информации
2.3.1 Кодирование параметров управления
2.3.2 Нормирование данных
2.3.3 Предоработка данных
2.4 Аппроксимация функции многих переменных с помощью
нейронной сети
2.5 Исследование функции представленной в виде комитета
нейронных сетей и алгоритм выработки рекомендации на
принятие решения
III. ПРОГРАММНАЯ РЕАЛИЗАЦИЯ
3.1 Модуль сбора статистической информации
3.2 Модуль предварительной подготовки информации
3.3 Аналитический модуль
3.4 Интерфейсная оболочка системы
3.5 Использование программного обеспечения
3.6 Листинги
IV. ЭКСПЕРИМЕНТ
4.1 Реальное предприятие
4.2 Исследование
4.3 Результаты исследования
Заключение
Приложение 1.
Список литературы


Это понятие не имеет ничего общего с тоталитаризмом, оно означает, что при принятии управленческого решения в любой области будь то кадровая, производственная, маркетинговая или любая другая, должны быть учтены параметры деятельности всего предприятия в целом, а последствия этого решения должны быть проанализированы для всех подразделений предприятия. Работы по созданию автоматизированных систем способных поддержать данную парадигму идут уже давно и уже дали некоторые результаты, главным из которых является появление на рынке программного обеспечения продуктов, позволяющих создать на предприятии единое информационное поле. Но если сбор информации о деятельности предприятия в целом является задачей вполне понятной и уже имеющей качественные практические решения, то задача анализа этой информации является задачей гораздо более сложной. Задача данной работы - создать систему, способную осуществлять анализ огромного потока информации, возникающего в процессе деятельности предприятия и тем самым обеспечить менеджеру возможность принимать решения, придерживаясь той самой парадигмы тотального управления. Уже на начальном этапе постановки задачи очевидно, что создаваемая система должна будет уметь анализировать большие потоки разнотипной информации, и именно исходя из этого требования, автор подбирал математический аппарат, который будет использоваться в данной работе. В качестве математического аппарата выбрано сравнительно молодое, но уже набравшее силу направление математики, получившее название - нейросетевая обработка информации. Данное название направление получило из-за того, что основной принцип обработки данных был максимально приближен к тому, что нам на текущий момент известно об обработке информации человеческим мозгом. У данного направления есть несомненные преимущества, главное из которых параллельность вычислений, которые указывают на то, что принципы нейросетевой обработки данных будут активно использоваться в вычислительной технике, как на программном, так и на аппаратном уровне. Кроме того, основные нейросетевые парадигмы уже реализованы как программно так и аппаратно, а так как они являются пожалуй одним из самых универсальных вычислительных инструментов, то они легко могут быть использованы в готовом виде практически под любую задачу, в том числе и под задачу, решаемую в данной работе. Однако, утверждение о том, что применение готовых парадигм нейросетевых вычислений это просто, не выдерживает никакой критики. Для того чтобы применить к имеющимся у нас данным какую-либо из существующих парадигм эти данные необходимо собрать и подготовить. Кроме того, как правило, задача не решается применением одной из парадигм, а требует некоторого их оптимального набора. При этом нейронная сеть, которая строится исходя из той или иной парадигмы, как правило, имеет один или несколько параметров настройки от выбора значений которых в сильной степени зависит ее работоспособность. Отметим сразу, что для того чтобы применить при решении задачи нейросетевые технологии, необходимо обладать некоторой статистикой изменения исследуемых величин. Как правило, такой статистикой обладают те предприятия, которые вовремя поняли необходимость использования средств автоматизации в производственном процессе и в результате помимо оптимизации собственно самого процесса они получили возможность наблюдать статистику изменения параметров с помощью которых осуществляется управление процессом. Еще большими возможностями для анализа обладают торгово-производственные организации использующие локальные или глобальные вычислительные сети для связи со своими торговыми точками, так как это позволяет такой организации собрать полную статистическую картину начиная от закупки сырья и заканчивая реализацией готовой продукции. Этим небольшим отступлением автор хотел подтвердить следующий принцип, который он всегда использует во время разработки техникоэкономического обоснования использования той или иной АСУ. Никогда не следует забывать, что помимо выполнения своих прямых функций, автоматическая система управления может являться источником бесценной статистической информации, которая может быть использована для анализа деятельности предприятия и оптимизации его деятельности.