В. Н. Бугорский
Список книг автора В. Н. БугорскийГрафоаналитические модели в оценке структуры информационной системы предприятия
Статья посвящена разработке графоаналитического метода и комплекса поддерживающих его экономико-математических моделей, обеспечивающих формирование экономически обоснованной структуры информационной системы предприятия. На основе аппарата теории графов предложены показатели оценки топологических свойств информационной структуры предприятия и степени взаимодействия структуры, а также обобщающий показатель качества информационной системы. Показана необходимость сочетания технической и экономической оценок структуры информационной системы.
Нейронные сети в управлении розничной торговлей
Применение нейронных сетей открывает новые перспективы в проведении многокритериальной оценки огромного массива данных. В результате использования таких новейших инструментальных средств учета появляется возможность создания более совершенных моделей управления, что определяет рост эффективности деятельности предприятия в целом. В статье рассмотрено практическое применение соответствующих программных средств в управлении спросом на предприятиях розничной и оптовой торговли и в его прогнозировании. Это позволило решать задачи оперативного прогнозирования спроса для обоснования заявок на поставку товаров, заказов при заключении договоров и контрактов, прогнозировать уровень и объем сделок. Статья основана на использовании реальных исходных данных по некоторым торговым сетям Санкт-Петербурга.
Использование нейронных сетей для моделирования прогноза котировок ценных бумаг
Несмотря на то что для моделирования прогнозов котировок ценных бумаг существует много эффективных методов, такое свойство моделей нейронных сетей, как универсальность, т.е. 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 тестирования модели нейронной сети использовались котировки ценных бумаг ФБ «СПб. „Газпром“» за период с 11.01.2007 по 30.01.2007. Для проведения тестирования использовались программный продукт Neural Network Wizard и библиотека классов Neural Network Wizard для работы с моделями нейронных сетей, разработанные в среде программирования Delphi 7 компанией BaseGroup Labs. Для визуального отражения зависимостей реального значения и значения на выходе нейронной сети был использован пакет MathCad 2000. 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.
Информационные системы поддержки планирования на предприятиях связи
В статье рассматриваются основные методологические проблемы, связанные с внедрением информационных систем для поддержки планирования на предприятиях связи, и намечены пути их решения. Дан подробный сопоставительный анализ двух наиболее распространённых на рынке информационных систем.
Нейросетевое моделирование факторов, влияющих на волатильность ценных бумаг
Статья посвящена актуальной задаче расчёта специального индекса – возмущения, динамика которого позволит не только оценить эффективность влияния различных факторов на рынок ценных бумаг, но и даст возможность учитывать всестороннюю информацию при построении прогностических моделей. Рассматриваемая методика позволяет сформировать обучающую выборку таким образом, чтобы аналитик в работе с нейронными сетями мог в полной мере применять свои знания и опыт.
Использование нейронных сетей в работе трейдера
Нейронные сети – современный инструмент прогнозирования показателей фондового рынка, базирующийся на алгоритмах искусственного интеллекта. Благодаря широкому использованию в различных областях науки нейросети зарекомендовали себя как гибкий инструмент прогнозирования, способный решать широкий круг задач и оказывать поддержку трейдеру в его работе.
Управление качеством в процессе испытаний средств электронной техники
Уровень качества, планируемый техническим заданием, с одной стороны, должен быть достаточно высоким, чтобы удовлетворить требованиям потребителя, а с другой – соответствующим технологическому уровню совершенствующегося производства и экономически сбалансированным. При составлении технологического задания закладываются технические и технологические параметры, которые будут определять качество изделия. В статье рассматриваются подходы к автоматизации испытаний изделий электронной техники.