Рассмотрены возможности использования искусственного интеллекта в экономических системах. Показаны теоретические основы методологии описания распознаваемых объектов в выбранном признаковом пространстве. Приведен апробированный на практике способ кодирования значений признаков на основе их адаптивного квантования, позволяющий использовать простые обучаемые алгоритмы распознавания с использованием корректируемых весовых коэффициентов. Подобные системы могут использоваться для решения макро- и микроэкономических задач, а также в формировании компетенций персонала.
искусственный интеллект, распознавание образов, кодирование признаков, выбор системы признаков, интеллектуальная модель стратегического управления.
1. Носов А.Л. Сбалансированная система показателей в управлении логистическими процессами и системами // Логистика сегодня. 2007. № 1. С. 20-23.
2. Загоруйко Н.Г. Методы распознавания и их применение. - М.: Сов.радио, 1972.
3. Гудман С., Хидетниеми С. Введение в разработку и анализ алгоритмов. - М.: Мир, 1981.
4. Носов А.Л. Методология управления развитием инфраструктуры региональной логистики: Дисс. … д-ра экон.наук / Санкт-Петерб. гос. инж.-экон. ун-т. СПб., 2007.
5. Носов А.Л. Информационное обеспечение стратегического менеджмента организации // Вопросы новой экономики. 2013. № 4 (28). С. 74-79.
6. Носов А.Л. Концепции оптимального управления экономическими системами / XII Всерос. совещание по проблемам управления ВСПУ-2014. М.: Институт проблем управления им. В.А. Трапезникова РАН, 2014. С. 6107-6115.
7. Носов А.Л. Установление уровня сформированных компетенций // Концепт. 2015. № 4. С. 11-15.
8. Носов А.Л. Проблемы информатизации системы образования в постиндустриальном обществе // Концепт. 2015. №1. С. 1-5.
9. Носов А.Л. Оценка эффективности управления компетенциями // Концепт. 2015. № 3. С. 1-5.
10. Носов А.Л. Формирование эффективного механизма управления компетенциями // Концепт. 2015. № 5. С.1-5.
