Конференция «Информационные технологии и инновации в культуре, бизнесе и технике»

Титенкова Е.

Санкт-Петербургский Институт Экономики, Культуры и Делового Администрирования

МОДЕЛИ РАЗВИТИЯ СИСТЕМ

Решение проблемы развития и сохранения бизнеса заключается в сочетании традиционных подходов к управлению и стратегическому планированию с умением нестандартно, творчески решать возникающие задачи.

Формализация законов эволюции для социально-экономических систем в настоящее время только развивается. В основу положено предположение схожести процессов развития биологических и социально-экономических систем [2]. Наибольшее количество работ, моделирующих инновационные процессы, посвящено явлению диффузии инноваций. В работе [3] высказано предположение о возможности использования S- образных кривых (логистической, Гомпертца, модифицированной экспоненциальной и др.) и уравнений типа Лоттки-Вольтера для моделирования процессов технологического развития. Анализ эмпирических данных, приведенных в ряде работ [4], показал, что процесс диффузии, выраженный в виде доли выпуска продукции определенного технологического уровня или доли фирм, освоивших потенциальный рынок новой продукции, также описывается логистической кривой или ее модификациями.

Одной из наиболее распространенных является нелинейная функция с насыщением, так называемая логистическая функция или сигмоид (т.е. функция S-образного вида)

f(t)= 1/(1+exp(- at))

При уменьшении а сигмоид становится более пологим, в пределе при а=0 вырождаясь в горизонтальную линию на уровне 0,5, при увеличении а сигмоид приближается по внешнему виду к функции единичного скачка с порогом Y в точке t=0. Одно из ценных свойств сигмоидной функции – простое выражение для ее производной.

Следует отметить, что сигмоидная функция дифференцируема на всей оси абсцисс, что используется в некоторых алгоритмах обучения. Кроме того она обладает свойством усиливать слабые сигналы лучше, чем большие, и предотвращает насыщение от больших сигналов, так как они соответствуют областям аргументов, где сигмоид имеет пологий наклон.

Технология экспресс-анализа состояния бизнеса (бизнес-куб Семеновой Л.Н.) позволяет в течение 1-3 часов определить текущее состояние Вашего бизнеса. (http://www.trizdiol.ru/node/solvingCube) Технология экспресс-анализа состояния бизнеса (бизнес-куб Семеновой Л.Н.) позволяет в течение 1-3 часов определить текущее состояние Вашего бизнеса. Метод включает в себя диагностику по 90 качественным критериям относительно жизненного цикла товара, степени развития организации, состояния сектора рынка. Это позволяет на качественном уровне выбрать свой путь развития, используя лучшие образцы бизнес-решений. «Идеальные стратегии» представлены в бизнес-кубе в общем виде.

Находит свое применение сигмоид и при моделировании нейронных сетей. Актуальность исследований в этом направлении подтверждается массой различных прикладных применений. Это автоматизация процессов распознавания образов, адаптивное управление, аппроксимация функционалов, прогнозирование, создание экспертных систем, организация ассоциативной памяти и многие другие приложения. С помощью нейронных сетей можно, например, предсказывать показатели биржевого рынка, выполнять распознавание оптических или звуковых сигналов, создавать самообучающиеся системы, способные управлять автомашиной при парковке или синтезировать речь по тексту. В то время как на западе применение нейронных сетей уже достаточно обширно, у нас это еще в некоторой степени экзотика – российские фирмы, использующие нейронные сети в практических целях наперечет

1.Кортов С.В. Моделирование микрогенераций на основе логистической зависимости. Интеренет ресурс. Режим доступа: http://www.ephes.ru/articl/content/article.php?art=kortovsv.htm

2. Свирежев Ю.М., Логофет Д.О. Устойчивость биологических сообществ. М.: Наука, 1978.

3.Яблонский А.И. Математические модели в исследовании науки, М.: Мысль, 1986.

4. Полтерович В.М., Хенкин А.А. Диффузия технологий и экономический рост. – М.: Наука, 1988.

5. Постан М.Я. Обобщенная логистическая кривая: ее свойства и оценка параметров// Экономика и статистические методы. 1993. Т.29, вып. 2. С. 305-310.

6. Маевский В.И., Каждан М.Я. Эволюция макрогенераций.//Экономика и математические методы. 1997. Т.33, вып.4, С. 153 – 164

7.Семенова Л.Н., 2006 Бизнес-куб как зеркало бизнеса. http://www.trizdiol.ru/node/solvingCube

8. Короткий С. Нейронные сети: основные положения. http://lii.newmail.ru/NN/KOROTKY/N1/kor_nn1.htm

Hosted by uCoz