Интеллектуальные технологии стратегического менеджмента предприятия в базисе искусственных нейронных сетей = Інтелектуальні технології стратегічного менеджменту підприємства в базисі штучних нейронних мереж

Abstract

Стратегический менеджмент организации – это долгосрочный план достижения и удержания заданных показателей экономической, финансовой, коммерческой деятельности на основе непрерывного мониторинга показателей качества процесса и управления набором зависимых факторов для достижения заданного критерия качества. В реализации плана задействованы интеллектуальные технологии моделирования базовых функций оптимального управления на основании теории и практики распознавания образов, прогнозировании и адаптации входного вектора факторов к целевой функции. Эффективность управления зависит от квалификации эксперта и может существенно снижаться за счет роста числа ошибок и времени анализа. В реальных условиях классификация состояния объекта исследования при значительном количестве признаков, с их нестабильной или малоинформативной степенью получения знаний представляется нетривиальной задачей. На сегодняшний день разработаны и внедрены в практику технологии распознавания образов, на основе искусственного интеллекта, позволяющие синтезировать нейросетевые классификаторы, модели прогноза и алгоритмы поиска оптимального набора управляющих факторов, требующие реализации в системах управления с высокой степенью априорной неопределенности. Для технологии стратегического менеджмента подготовлена нейросетевая информационно-аналитическая, программная и инструментальная основа для решения задач автоматизации базовых процессов управления организацией в пространстве структурированных информативных признаков с применением статистических решающих правил, трансформированных в методах и алгоритмах принудительного обучения искусственных нейронных сетей. Разработанная технология представлена в виде ансамбля нейросетевых моделей классификаторов, моделей прогнозирования и подстройки входных факторов к заданному состоянию объекта, реализованных самостоятельными программными приложениями в основном коде существующего пакета технического анализа, например, нейроэмулятора среды StatSoft. Синтез предлагаемых моделей позволяет решать задачу оптимального управления в автоматизированном режиме при необходимых показателях качества и минимальных затратах.Проведенные исследования моделирования базовых функций процесса оптимального управления предприятием, возможностей корректного применения статистических решающих правил, алгоритмов принудительного обучения синтезированных нейросетевых моделей в базисе существующих пакетов технического данных позволяют повысить качество управления организацией путем автоматизации процесса анализа и прогноза, выбором оптимальных управляющих воздействий, снижением влияния субъективных решений, сокращения времени реакции.