| |
|
|
|
| |
| №4, 2023: Раздел 3. Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география |
<< Содержание номера
<< Архив
[RUS] / [ENG]Раздел 3. Экономическая, социальная, политическая и рекреационная география
В.Ю. Мусацков, Г.А. Афанасьева. Искусственные нейронные сети в экономике и в экологии
Стр.51-55
https://www.doi.org/10.24412/1728-323X-2023-4-51-55
В.Ю. Мусацков, ООО «Метриум»,
[email protected] Москва, Россия
Г.А. Афанасьева, к.э.н., профессор, Российский биотехнологический университет «РОСБИОТЕХ»
[email protected] Москва, Россия
Аннотация. Искусственные нейронные сети в настоящее время находят достаточно широкое применение во многих отраслях. Успех решения конкретных задач с помощью нейронных сетей зависит не столько от архитектуры нейронной сети, сколько от правильного выбора перечня и методов подготовки данных, необходимых для её обучения. В статье приведен краткий анализ основных направлений применения нейросетевых технологий в экономике и экологической сфере. Рассмотрены особенности применения нейросетевых технологий в экономике на примере банковского сектора. Выявлено, что для решения задач экологической направленности нейросетевые технологии используются чаще всего при оценке негативного воздействия на компоненты окружающей среды, оценке и прогнозе медико-экологической ситуации, а также выявлении и мониторинге экологически неблагополучных территорий (полигонов отходов).
Abstract. Artificial neural networks are currently widely used in many industries. The success of solving specific problems using neural networks depends not so much on the architecture of the neural network, but on the correct choice of the list and methods of preparing the data necessary for its training. The article provides a brief analysis of the main areas of application of neural network technologies in the economics and environmental sphere. The features of the application of neural network technologies in economics are considered using the example of the banking sector. It has been revealed that to solve environmental problems, neural network technologies are most often used in assessing the negative impact on environmental components, assessing and forecasting the medical and environmental situation, as well as identifying and monitoring environmentally unfavorable areas (waste landfills).
Keywords: neural network, artificial neuron, economy, ecology.
Библиографический список
1. Гафаров Ф.М. Искусственные нейронные сети и приложения: учеб. пособие / Ф.М. Гафаров, А.Ф. Галимянов. – Казань: Изд-во Казан. ун-та, 2018. – 121 с.
2. Барский А.Б. Логические нейронные сети: Учебное пособие / А.Б. Барский. - М.: Бином, 2013. - 352 c.
3. Галушкин А.И. Нейронные сети: основы теории. / А.И. Галушкин. - М.: РиС, 2014. - 496 c.
4. Галушкин А.И. Нейронные сети: история развития теории: Учебное пособие для вузов. / А.И. Галушкин, Я.З. Цыпкин. - М.: Альянс, 2015. - 840 c.
5. Богатиков В.Н. Построение систем управления на основе нейронных сетей: Учебно–методическое пособие. - Апатиты: Изд-во КФ ПетрГУ, 2011. – 41 с
6. Ясенев В.Н. Информационные системы и технологии в экономике: учебное пособие. – М.: Юнити-Дана, 2008. - 560 с.
7. Лисовский А.Л. Применение нейросетевых технологий для разработки систем управления. Стратегические решения и риск-менеджмент. 2020;11(4):378-389. https://doi.org/10.17747/2618-947X-923
8. Д. С. Курников, С. А. Петров. Использование нейронных сетей в экономике // Juvenis scientia 2017 № 6 . С.10-12
9. Орлов С.П., Гирин Р.В., Уютова О.Ю. Интеллектуализация информационно-измерительных систем контроля и диагностирования на основе нейросетевых технологий // Мягкие измерения и вычисления, №4(5), 2018, с.4-12
10. Милькова И.А., Л.Кадена, Симонов К.В. Построение экологических моделей на основе нейросетей// Образовательные ресурсы и технологии, 2014, №1(4) с. 369-377.
11. Ефимова Н.В., Горнов А.Ю., Зароднюк Т. С. Опыт использования искусственных нейронных сетей при прогнозировании заболеваемости населения // Экология человека. 2010. №3. С. 3-7.
NEURAL NETWORKS IN ECONOMY AND ECOLOGY: ANALYTICAL REVIEW
V.Y. Musatskov, Metrium LLC, [email protected], Moscow, Russia
G.A. Afanasyeva, Ph.D. (Economics), Dr. Habil., Professor, Moscow Russian Biotechnological University “ROSBIOTECH”, [email protected], Moscow, Russia
References
1. Gafarov F.M., Galimyanov A.F. Iskustvennie neyronnie seti I prilogeniya: ycheb. posobie [Artificial Neural Networks and Applications]. Kazan, Izd-vo Kazan. Yn-ta, 2018. 121 p. [in Russian].
2. Barskiy A.B. Logicheskie neironnie seti. Ychebnoe posobie [Logical Neural Networks]. Moscow, Binom, 2013. 352 p. [in Russian].
3. Galushkin A.I. Neyronnie seti: osnovi teorii [Neural networks: bases of theory]. Moscow, RiC. 2014. 496 p. [in Russian].
4. Galushkin A.I., Tsipkin Y.Z. Neyronnie seti: istoriya razvitiya teorii. [Neural networks: history of theory development: textbook for universities]. Moscow, Alyans, 2015. 840 p. [in Russian].
5. Bogatikov V.N. Postroyeniye sistem upravleniya na osnove neyronnykh setey: Uchebno–metodicheskoye posobiye [Construction of control systems based on neural networks: Educational and methodological manual]. Apatity, Publishing House of the KF PetrSU. 2011. 41 p. [in Russian].
6. Yasenev V.N. Informacionnie sisteni I tehnologii v economike: ychebnoe posobie [Information systems and technologies in economics: a textbook]. Moscow, Yoniti-Dana. 2008. 560 p. [in Russian].
7. Lisovskiy A.L. Primenenie neyrosetevix tehnokogiy dlya razrabotki system ypravleniya [Application of neural network technologies for the development of management systems]. Strategicheskie resheniya i risk-menegment. 2020. No. 11(4). P. 378-389. https://doi.org/10.17747/2618-947X-923. [in Russian].
8. Kurnikov D. S., Petrov S. A. Ispolzovanie neyronnix setey v economike [Using Neural Networks in Economics]. Juvenis scientia, 2017. No. 6. P.10-12. [in Russian].
9. Orlov S.P., Girin R.V., Yutova Y.U. Intelectualizaciya informacionno-izmeritelnix system kontrolya i diagnostirovaniya na osnove neyrosetevix tehnologii. [Intellectualization of information-measuring control and diagnostic systems based on neural network technologies]. Myahkie izmereniya I vichesleniya. 2018. No. 4(5). P. 4-12. [in Russian].
10. Milkova I.A., Kadena L., Simonov K.V. Postroenie ecologicheskix modeley na osnove neyrosetey [Construction of ecological models based on neural networks]. Obrazovatelnie resursi i tehnologii. 2014. No. 1(4), P. 369-377. [in Russian].
11. Efimova N.V., Gornov A.Y., Zarodnyuk T. S. Opit ispolzovaniya iskusstvennix neironnix seteyy pri progozirovanii zabolevaemosti naseleniya [Experience of using artificial neural networks in predicting population morbidity]. Ecologiya cheloveka. 2010. No. 3. P. 3-7. [in Russian].
Прикреплённые файлы:
<< Содержание номера
<< Архив
Дата последнего обновления: 18:58:40/24.02.24
|
|
 |
| |
|
| |
|
|
|
| |
|
|
|
| |
 |
ИАА "Информ-Экология" |
|
 |
| |
|
| |
|
|
| | |
| |
|
|
|
| |
|
Министерство природных ресурсов Российской Федерации |
|
|
| |
|
| |
|
|
| | |
| |
|
|
|
| |
|
Счётчик |
|
|
| |
|
| |
|
|
| | |
|
