Большинство сфер человеческой деятельности нуждаются в постоянном совершенствовании. Экономика не является исключением. С каждым годом стремительно увеличиваются объём информации и скорость её изменения. Обработка и управление таким количеством данных человеческим интеллектом является малоэффективным, а использование традиционных вычислений становится трудоемким процессом. Поэтому на помощь приходят современные информационные технологии. Для того чтобы предприятие могло функционировать более эффективно, создаются множество статистических методов и моделей, а также специализированные программные обеспечения. Однако большинство методов имеют существенный недостаток - линейность, то есть возможность описать большинство процессов линейной зависимостью, а также однозначность стационарного решения в системе линейных уравнений, что делает ее недостаточно корректной.
Целью данной работы является исследование возможностей практики применения искусственных нейронных сетей в экономических информационных системах.
Для достижения данной цели необходимо выполнить следующие задачи:
 изучить сущность и понятие нейронных сетей;
 исследовать возможности применение искусственных нейронных сетей для решения экономических задач;
 решить практическую задачу.
Объектом исследования являются искусственные нейронные сети.
Предметом исследования выступает применение искусственных нейронных систем в экономических информационных системах.
В научной литературе данная тема раскрыта многими авторами. Теоретической базой исследования послужили современные труды ведущих отечественных и зарубежных ученых, аналитиков, экспертов, посвященные инвестиционной политике РФ. В частности можно выделить работы таких авторов, как: Е.В. Вязовова, О.В. Крючин, А.А. Арзамасцев, А.Е. Деменко и другие.
Методической основой данной работы является комплекс общенаучных методов, таких как общетеоретический и сравнительный методы, анализ, синтез, аналогия, прогнозирование, системный подход, коэффициентный и факторный методы анализа.

Купить

На основании проведенного исследования можно сделать следующие выводы.
Нейронной сетью является математическая модель, работающая по принципу сетей нервных клеток животного организма. Нейронная сеть способна к обучению, что позволяет ее использовать в различных сферах человеческой деятельности.
Искусственные нейронные сети – вычислительная модель, основанная на большом количестве нейронов, моделирующих работу человеческого мозга для решения различных задач. Основной особенностью нейронных сетей является возможность их самообучения, в процессе которого сеть самопроизвольно меняет свою структуру, приспосабливаясь для решения определенной проблемы.
При сравнении производительности компьютера и человеческого мозга, можно отметить, что ряд задач решается с помощью компьютерных вычислений гораздо быстрее, чем «вручную». С другой стороны, существуют проблемы, такие, как распознавание образов, которые решаются человеком за миллисекунды, тогда как традиционным алгоритмам на это понадобилось бы несколько дней. Применение нейронных сетей позволяет комбинировать преимущества модели работы человеческого мозга и скорости компьютера.
Нейросети используются для оптимизации товарных и денежных потоков, анализа и обобщения социологических опросов, оптимизации производственного процесса, комплексной диагностики качества продукции, при прогнозировании, для проведения маркетинговых исследований, при оценке рисков.
Интерес к использованию искусственных нейронных сетей в экономике растёт с каждым днём. Они хорошо зарекомендовали себя в решении многих прикладных финансово-экономических задач. Искусственные нейронные сети являются незаменимыми при качественной обработке колоссальных потоков данных, без чего очень сложно, а порой и невозможно адекватно оценить ситуацию на рынке и принять верное решение. Всё это свидетельствует о необходимости дальнейшего изучения, развития и внедрения аппарата искусственных нейронных сетей на практике.
ИНС обладают большим потенциалом в решении широкого спектра проблем, так или иначе связанных с применением человеческого мышления и эвристик, позволяя компаниям как повышать качество услуг, так и легко адаптироваться к постоянно меняющейся экономической ситуации, одновременно снижая расходы на заменяемый нейронными сетями человеческий труд.

Купить