СИСТЕМЫ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Аннотация
В данной статье рассмотрена разработка системы поддержки принятия решений (СППР) на основе нейронных сетей, используя библиотеку Keras и язык программирования Python. В качестве примера, создана модель, предсказывающая кредитоспособность клиента на основе его финансовой истории. Обсуждаются основные этапы создания такой системы, включая подготовку данных, построение и обучение нейронной сети, а также использование обученной модели для предсказания кредитоспособности.
В заключительной части статьи представлены возможности улучшения системы поддержки принятия решений, такие как регуляризация и оптимизация гиперпараметров, использование других архитектур нейронных сетей, интеграция с другими источниками данных, обработка несбалансированных данных и периодическое обновление модели. Важность контроля качества предсказаний и анализа ошибок подчеркивается как ключевой аспект для постоянного совершенствования системы и обеспечения точных и полезных рекомендаций.
Литература
Список литературы
Palchevsky, E. V. Decision Support System based on Application of the Second Generation Neural Network / E. V. Palchevsky, V. V. Antonov // Programmnaya Ingeneria. – 2022. – Vol. 13, No. 6. – P. 301-308. – DOI 10.17587/prin.13.301-308. – EDN SUACPZ.
Фокин, А. С. Системы поддержки принятия решений на основе нейронных сетей / А. С. Фокин // . – 2022. – № 4-1(227). – С. 29-30. – EDN HREHUT.
Чубаров, А. Ю. Разработка системы поддержки принятия решений на фондовом рынке на основе нейронной сети / А. Ю. Чубаров, К. С. Ковалева // Фундаментальные и прикладные аспекты компьютерных технологий и информационной безопасности : Сборник статей IV Всероссийской научно-технической конференции молодых ученых, аспирантов и студентов, Ростов-на-Дону - Таганрог, 02–08 апреля 2018 года / Редколлегия: Г.Е. Веселов, А.Н. Самойлов, П.А. Поталова. – Ростов-на-Дону - Таганрог: Южный федеральный университет, 2018. – С. 468-471. – EDN AFYHSQ.
Лапидус, А. А. Система поддержки принятия организационно-технологических решений на основе искусственной нейронной сети / А. А. Лапидус, А. Н. Макаров // Системотехника строительства. Киберфизические строительные системы : Сборник материалов семинара, проводимого в рамках VI Международной научной конференции, Москва, 14–16 ноября 2018 года. – Москва: Национальный исследовательский Московский государственный строительный университет, 2018. – С. 163-167. – EDN YMJNDV.
Петросов, Д. А. Информационная модель интеллектуальной системы поддержки принятия решений на основе генетического алгоритма под управлением искусственной нейронной сети / Д. А. Петросов // Приоритетные направления инновационной деятельности в промышленности : Сборник научных статей по итогам одиннадцатой международной научной конференции, Казань, 29–30 ноября 2020 года. Том Часть 3. – Казань: Общество с ограниченной ответственностью «КОНВЕРТ», 2020. – С. 103-105. – EDN TZELQK.
References
Palchevsky, E. V. Decision Support System based on Application of the Second Generation Neural Network / E. V. Palchevsky, V. V. Antonov // Programmnaya Ingeneria. – 2022. – Vol. 13, No. 6. – P. 301-308. – DOI 10.17587/prin.13.301-308. – EDN SUACPZ.
Fokin, A. S. Sistemy podderzhki prinyatiya resheniy na osnove neyronnykh setey / A. S. Fokin // . – 2022. – № 4-1(227). – S. 29-30. – EDN HREHUT.
Chubarov, A. Yu. Razrabotka sistemy podderzhki prinyatiya resheniy na fondovom rynke na osnove neyronnoy seti / A. Yu. Chubarov, K. S. Kovaleva // Fundamental’nye i prikladnye aspekty komp’yuternykh tekhnologiy i informatsionnoy bezopasnosti : Sbornik statey IV Vserossiyskoy nauchno-tekhnicheskoy konferentsii molodykh uchenykh, aspirantov i studentov, Rostov-na-Donu - Taganrog, 02–08 aprelya 2018 goda / Redkollegiya: G.E. Veselov, A.N. Samoylov, P.A. Potalova. – Rostov-na-Donu - Taganrog: Yuzhnyy federal’nyy universitet, 2018. – S. 468-471. – EDN AFYHSQ.
Lapidus, A. A. Sistema podderzhki prinyatiya organizatsionno-tekhnologicheskikh resheniy na osnove iskusstvennoy neyronnoy seti / A. A. Lapidus, A. N. Makarov // Sistemotekhnika stroitel’stva. Kiberfizicheskie stroitel’nye sistemy : Sbornik materialov seminara, provodimogo v ramkakh VI Mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii, Moskva, 14–16 noyabrya 2018 goda. – Moskva: Natsional’nyy issledovatel’skiy Moskovskiy gosudarstvennyy stroitel’nyy universitet, 2018. – S. 163-167. – EDN YMJNDV.
Petrosov, D. A. Informatsionnaya model’ intellektual’noy sistemy podderzhki prinyatiya resheniy na osnove geneticheskogo algoritma pod upravleniem iskusstvennoy neyronnoy seti / D. A. Petrosov // Prioritetnye napravleniya innovatsionnoy deyatel’nosti v promyshlennosti : Sbornik nauchnykh statey po itogam odinnadtsatoy mezhdunarodnoy nauchnoy konferentsii, Kazan’, 29–30 noyabrya 2020 goda. Tom Chast’ 3. – Kazan’: Obshchestvo s ogranichennoy otvetstvennost’yu “KONVERT”, 2020. – S. 103-105. – EDN TZELQK.
Copyright (c) 2023 D. R. Sabirov
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution-NonCommercial-NoDerivatives» («Атрибуция — Некоммерческое использование — Без производных произведений») 4.0 Всемирная.
Авторы, публикующие в данном журнале, соглашаются со следующим:
- Авторы сохраняют за собой авторские права на работу и предоставляют журналу право первой публикации работы на условиях лицензии Creative Commons Attribution License, которая позволяет другим делиться (обмениваться) — копировать и распространять материал на любом носителе и в любом формате.
- Авторы сохраняют право заключать отдельные контрактные договорённости, касающиеся неэксклюзивного распространения версии работы в опубликованном здесь виде (например, размещение ее в институтском хранилище, публикацию в книге), со ссылкой на ее оригинальную публикацию в этом журнале.
- Авторы имеют право размещать их работу в сети Интернет (например в институтском хранилище или персональном сайте) до и во время процесса рассмотрения ее данным журналом, так как это может привести к продуктивному обсуждению и большему количеству ссылок на данную работу (См. The Effect of Open Access).
