Дата публикации в реестре: 2024-10-01T15:52:40Z

Аннотация:

Постановка проблемы. Исследование возможности и преимуществ использования нейронных сетей для оценки конкурентоспособности предприятий в условиях цифровой экономики - актуальная задача, решаемая с учетом активного развития цифровой экономики и накопления данных с реальных предприятий. Цель. Доказать актуальность применения методов машинного обучения для решения задачи классификации конкурентоспособности предприятий. Результаты. Установлены основные факторы, оказывающие влияние на конкурентоспособность организации, а также предложены классы конкурентоспособности для определения цифровой конкурентоспособности предприятия. Для решения задачи классификации разработана архитектура многослойной нейронной сети и выполнена ее реализация на языке Python. Для классификации определено три класса: Normal, Below_norm, Above_norm. Показано, что применение такой архитектуры позволяет достигнуть точности более 90% при решении задач классификации. Для подтверждения работоспособности нейросети реализован функционал построения матрицы сопоставлений, которая показывает процентное соотношение безошибочно классифицируемых объектов к неверному определению. Приведены результаты работы нейронной сети при решении задачи классификации конкурентоспособности. Практическая значимость. Анализ данных с помощью методов машинного обучения позволит эффективно оценивать конкурентоспособность предприятий и принимать правильные управленческие решения.

Тип: Article

Источник: Нелинейный мир