КАТЕГОРИИ: Архитектура-(3434)Астрономия-(809)Биология-(7483)Биотехнологии-(1457)Военное дело-(14632)Высокие технологии-(1363)География-(913)Геология-(1438)Государство-(451)Демография-(1065)Дом-(47672)Журналистика и СМИ-(912)Изобретательство-(14524)Иностранные языки-(4268)Информатика-(17799)Искусство-(1338)История-(13644)Компьютеры-(11121)Косметика-(55)Кулинария-(373)Культура-(8427)Лингвистика-(374)Литература-(1642)Маркетинг-(23702)Математика-(16968)Машиностроение-(1700)Медицина-(12668)Менеджмент-(24684)Механика-(15423)Науковедение-(506)Образование-(11852)Охрана труда-(3308)Педагогика-(5571)Полиграфия-(1312)Политика-(7869)Право-(5454)Приборостроение-(1369)Программирование-(2801)Производство-(97182)Промышленность-(8706)Психология-(18388)Религия-(3217)Связь-(10668)Сельское хозяйство-(299)Социология-(6455)Спорт-(42831)Строительство-(4793)Торговля-(5050)Транспорт-(2929)Туризм-(1568)Физика-(3942)Философия-(17015)Финансы-(26596)Химия-(22929)Экология-(12095)Экономика-(9961)Электроника-(8441)Электротехника-(4623)Энергетика-(12629)Юриспруденция-(1492)Ядерная техника-(1748) |
Нейронные системы и сети
Тема 9. Експертно-обучающие системы Основные модули системы В модуле окружающей среды описывается местная и экспортная валюты, исходный обменный курс валют, показатель инфляции для поступления и выплат на внутреннем рынках. К этим показателям относятся данные об инфляции обменного курса валют, сбыта, прямых издержек, заработной платы основных факторов, а также условия переоценки основных фондов. Кроме того, в модуль окружающей среды вводятся сведения о налоговом окружении. Инвестиционные данные содержат информацию об организационных и других затратах подготовительного периода по проекту (сроки такого периода и соответствующие затраты); затраты на приобретение или разработку участков земли; затраты на приобретение или строительство зданий, сооружение коммуникаций с указанием сроков работ и условий амортизации активов; затраты и сроки на проведение работ по приобретению или изготовлению технологического оборудования, а также условия его амортизации. В данных о сбыте продукции (услуг) приводятся: перечень продукции или услуг; цены на внутреннем и внешнем рынках; условия продаж (в кредит, с предоплатой) и методы стимулирования сбыта; физические обмены продаж по периодам на внутреннем и внешнем рынках; план маркетинга, включая затраты на рекламу и продвижение продукции на рынок. Данные о производственных изделиях включают сведения о прямых производственных издержках на единицу продукции (затраты на сырье, материалы, комплектующие изделия); постоянные (общие) издержки, административные издержки, торговые издержки. Расчеты в потреблении капитала содержат расчеты инвестиционного плана, плана сбыта, производственных издержек и амортизационных отчислений. В рамках этих расчетов составляются отчет о прибылях и убытках; баланс, план денежных потоков (Cash Flow), а также определение потребности в капитале по суммам и срокам. План формирования капитала состоит из формирования собственного капитала - перечня акционеров, условий привлечения капитала, дат взноса, сумм, указания вида валют платежа. Кроме того, в этом плане проводится уточняющий расчет финансового плана и бюджетного дефицита; определяется порядок формирования заемного капитала, источник займов, объема, валюта, условия привлечения займов и выплат по ним. В конце составляется заключительный расчет финансового плана. В то время как экспертные системы пытаются перенести опыт людей в компьютерную программу, нейронные сети пытаются создать значимые модели из большого количества данных. Нейронные сети могут распознавать модели, слишком неясные для людей, и адаптировать их при получении новой информации. Ключевая характеристика нейронных сетей в том, что они обучаются. Программе нейронных сетей сначала дается набор данных, состоящих из многих переменных с большим количеством случаев, или исходов, в которых результаты известны. Программа анализирует данные и обрабатывает все корреляции, а затем выбирает набор переменных, которые строго соотнесены с частными известными результатами в виде начальной модели. Эта модель используется, чтобы попробовать предсказать результаты различных случаев, а предсказанные результаты сравниваются с известными результатами. Базируясь на этом сравнении, программа изменяет модель, регулируя параметры переменных или даже заменяя их. Этот процесс программа нейронных сетей повторяет много раз, стремясь улучшить прогнозирующую способность при отладке модели. Когда в этом итерационном подходе дальнейшее усовершенствование исчерпывается, программа готова делать предсказания для будущих случаев. Как только станет доступным новое большое количество случаев, эти данные также вводятся в нейронную сеть, и модель еще раз корректируется. Нейронная сеть обучается относительно в относительно причинно-следственных моделей из этих дополнительных данных, и её прогнозирующая способность улучшается.
Дата добавления: 2014-01-04; Просмотров: 213; Нарушение авторских прав?; Мы поможем в написании вашей работы! Нам важно ваше мнение! Был ли полезен опубликованный материал? Да | Нет |