8 (495) 987 43 74 доб. 3304 Прием заявок на рассмотрение статей E-mail: evlasova@synergy.ru

Мы в соцсетях -              
Рус   |   Eng

Материалы в свободном доступе

Авторы: Кириллова  Е. А., Култыгин О. П., Лазарев А. И.     Опубликовано в № 2(98) 31 марта 2022 года
Рубрика: Модели и методики

Нейросетевая модель для поддержки принятия решений по управлению кооперационными связями в инновационных экосистемах

В настоящее время специфика внешних условий и особенности развития трех основных субъектов инновационной деятельности определяют не только потребность в тесном долгосрочном научно-техническом кооперационном взаимодействии с государством для устойчивого развития территорий, но и необходимость разработки и обоснования предложений по управлению развитием инновационных процессов в такой системе в целом. Описанная в статье модель представления научно-промышленного взаимодействия при реализации региональных инновационных процессов в виде трехмерного «среза» тройной спирали как ресурсного VRIO-профиля кооперационного формирования позволяет наглядно продемонстрировать систему отношений, выявлять, в каком из направлений проблемная область, воздействуя на которую удастся вернуть систему в равновесное состояние устойчивого развития в стратегической перспективе. Анализ современных научных работ показывает актуальность, необходимость и эффективность применения методов, основанных на нейронных сетях, для прогнозирования изменения состояния сложных социально- экономических систем, таких как региональные инновационные системы. Существующие подходы, как правило, демонстрируют узкую направленность и принадлежность к отдельному предприятию или организации, а следовательно, не отвечают всем требованиям как со стороны реализации самого инновационного процесса, так и модификации внешней среды. В связи с чем авторами предложено информационно-аналитическое решение использования описанной модели для поддержки принятия решений по управлению кооперационными формированиями. Разработанная программа основывается на прогнозировании будущего состояния (положения в трехмерной системе координат) системы с помощью глубоких нейронных сетей, а именно рекуррентных. Описанная практическая апробация модели может в перспективе выступать основой для принятия решений по выбору форм и направлений взаимодействий кооперационных формирований в стратегической перспективе.

Ключевые слова

нейросетевая модель, прогнозирование, LSTM-сети, инновационный процесс, тройная спираль, инновационная экосистема, ресурсный подход

Автор статьи:

Кириллова  Е. А.

Ученая степень:

докт. экон. наук, профессор, кафедра информационных технологий в экономике и управлении, филиал Национального исследовательского университета «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия

Автор статьи:

Култыгин О. П.

Ученая степень:

канд. экон. наук, доцент, департамент цифровой экономики, Университет «Синергия»

Местоположение:

г. Москва, Россия

Автор статьи:

Лазарев А. И.

Ученая степень:

старший лаборант, лаборатория информатизации, филиал Федерального государственного бюджетного образовательного учреждения высшего образования «Национальный исследовательский университет «МЭИ» в г. Смоленске

Местоположение:

г. Смоленск, Россия