Список статей

Предложена нейро-нечеткая модель ресурсного обеспечения инновационной деятельности промышленного предприятия. Модель реализует двухэтапную процедуру описания и управления инновационной деятельностью промышленного предприятия: на первом этапе выполняется классификация ресурсов взаимодействия на основе дополненного ­VRIO-анализа профиля взаимодействия, на втором проводится выбор стратегии инновационной деятельности. В основе нейро-нечеткой модели ресурсного обеспечения лежит стекинг частных моделей машинного обучения, таких как метод k-ближайших соседей, «случайный лес», многослойный персептрон. Результаты классификации частных моделей объединяются с помощью обучаемого дерева систем нечеткого вывода, выполняющего итоговую классификацию, что обеспечивает повышение ее точности по сравнению с отдельно взятыми частными моделями. Отличительной чертой модели является применение системы нечеткого логического вывода для оценки вероятности наличия ресурса, используемой при планировании потребности в нем, что позволяет учитывать экспертные суждения как входные данные. Апробирование нейро-нечеткой модели, проведенное в программной системе MatLab на примере решения задачи оценки ресурсного обеспечения инновационного процесса при взаимодействии приборостроительного предприятия региона с одним из контрагентов, показало работоспособность модели и высокую точность классификации ресурсов инновационного взаимодействия. Продолжение...

Купить статью