використання нейронних мереж для забезпечення ефективності діяльності промислових підприємств у процесі їх інтернаціоналізації

Abstract

Здійснено оцінювання ефективності діяльності промислових підприємств у процесі їх інтернаціоналізації за допомогою засобів штучного інтелекту. Досліджено переваги застосування методу нейромережового моделювання для вирішення економічних завдань та обгрунтовано доцільність його використання у проведенні даного дослідження. На основі даних експертного оцінювання та фінансової звітності десяти промислових підприємств за допомогою лінійного коефіцієнта кореляції Пірсона встановлено значущість кожного із 25 параметрів (субкритеріїв), які впливають на ефективність діяльності промислових підприємств. Визначено, що 10 із них мають найбільшу значущість. На основі визначення значущості субкритеріїв розроблено програмну систему інтелектуальних агентів (нейронних мереж) для підтримки прийняття управлінських рішень в умовах невизначеності щодо інтернаціоналізації промислових підприємств з метою забезпечення ефективності їх діяльності. Для програмної системи інтелектуальних агентів застосовано метод машинного навчання багатошарового персептрону (БШП). Розраховано значення середньої абсолютної помилки (MAPE) оцінки якості програмної системи інтелектуальних агентів, яке становить 1,2%, що свідчить про високу точність отриманих результатів. Встановлено, що розроблений програмний продукт можна застосовувати для вирішення також інших проблем у діяльності підприємства.

The effectiveness of industrial enterprises activities in the process of their internationalization with the help of artificial intelligence tools is measured in the article. The advantages of using the method of neural network modeling for solving economic problems and the expediency of its use in conducting this research are explored. Based on the expert estimation and financial data of ten industrial enterprises, using the linear Pearson correlation coefficient, the significance of each of the 25 parameters (subcriteria) that affect the performance of industrial enterprises is established. It is determined that 10 of them have the greatest significance. On the basis this determination a software system of intellectual agents (neural networks) is developed to support the decisionmaking process under uncertain conditions which are directed on the internationalization of industrial enterprises in order to ensure effectiveness of their activities. For the software system of intelligent agents, the method of machine learning of multilayer perceptron (MLP) is used. The value of the average percentage error (MAPE) for estimating the quality of the software system of the intelligent agents is calculated and is equal to 1,2%, which indicates the high accuracy of the obtained results. It is determined that the developed software product can be used to solve other problems in enterprise activity