14 с.Данный труд кратко, локанично и достаточно точно описывает теоретические подходы к построению нейронных сетей, а значит - к моделированию.
После построения модели экономического явления можно, пользуясь моделью делать прогноз изменений, динамики, и т.д. А так как модель самообучаема, то результаты могут и превзойти ожидания.
Нейронные сети представляют собой новую и весьма перспективную вычислительную технологию, дающую новые подходы к исследованию динамических задач в экономической области. Первоначально нейронные сети открыли новые возможности в области распознавания образов, затем к этому прибавились статистические и основанные на методах искусственного интеллекта средства поддержки принятия решений и решения задач в сфере экономики.
Способность к моделированию нелинейных процессов, работе с зашумленными данными и адаптивность дают возможности применять нейронные сети для решения широкого класса задач. В последние несколько лет на основе нейронные сетей было разработано много программных систем для применения в таких вопросах, как операции на товарном рынке, оценка вероятности банкротства банка, оценка кредитоспособности, контроль за инвестициями, размещение займов.
Приложения нейронные сетей охватывают самые разнообразные области интересов: распознавание образов, обработка зашумленные данных, дополнение образов, ассоциативный поиск, классификация, оптимизация, прогноз, диагностика, обработка сигналов, абстрагирование, управление процессами, сегментация данных, сжатие информации, сложные отображения, моделирование сложных процессов, машинное зрение, распознавание речи.
Смысл использования нейронные сетей в экономике заключается вовсе не в том, чтобы вытеснить традиционные методы или изобретать велосипед. Это просто еще одно возможное средство для решения задач.
