Хмельов О. Г. Нейродинамічні методи та моделі ідентифікації складних економічних систем

Об'єкт дослідження: процес ідентифікації складних економічних систем. Мета дослідження: розробка комплексу нейродинамічних моделей і методів ідентифікації складних економічних систем для аналізу, прогнозування і оптимізації бізнес-процесів. Методи дослідження: методи системно-структурного, порівняльного аналізу і синтезу, методи нелінійної динаміки, методи математичного аналізу часових рядів, методи теорії автоматичного керування, апарат штучних нейронних мереж, теорія еволюційних алгоритмів, імітаційне моделювання. Результати: концепція нейродинамічної ідентифікації складних економічних систем із застосуванням апарату нейронних мереж; моделі прогнозування та оцінки стану ключових показників виробництва та оптимізації системи бюджетування підприємства на їх основі; комплекс моделей інформаційних каналів підприємства при безпосередньому моделюванні їх динамічних характеристик і для побудови узагальнюючих масивів штучних навчальних вибірок; еволюційний метод навчання і формування топології нейронних мереж для управління складними економічними системами; система навчання нейронних мереж для подолання проблеми обчислювальної складності еволюційної побудови узагальнюючої динамічної нейромережевої моделі в масштабі підприємства; організаційні методи впровадження нейродинамічних систем підтримки прийняття рішень ідентифікації складних економічних систем. Новизна: Вперше: розроблено концепцію нейродинамічної ідентифікації складних економічних систем; запропоновано нові еволюційні методи формування нейродинамічних моделей складних економічних систем з інваріантним розміром геному нейромережевої архітектури; розроблено та досліджено модель класифікації інформаційних каналів підприємства за характером динамічних бізнес-процесів; запропоновано метод сингулярного спектрального аналізу часових рядів з нейромережевим пошуком компонент розкладання на основі теорії факторного аналізу. Удосконалено: нейродинамічні моделі на основі асоціативних нейромашин; підхід до створення структури розподіленої комп'ютерної системи підприємства; моделі прогнозування та оцінки стану ключових показників виробництва з періодичною ідентифікацією структури і параметрів; методологічні положення основних етапів декомпозиції бізнес-процесів підприємства як складної економічної системи на окремі інформаційні канали. Набули подальшого розвитку: підходи до класифікації архітектурних рішень нейродинамічних моделей складних економічних систем; методи формування, інтеграції та оцінки ефективності розподілених обчислювальних систем; система моделей оцінки ефективності обробки економічної інформації в умовах апріорної невизначеності та контролю адекватності отриманих нейромережевих моделей бізнес-процесів. Область використання: рівень підприємств.