Технолого-экономическое образование: достижения, инновации, перспективы

Технолого-экономическое образование: достижения, инновации, перспективы: XIX Всероссийская научно-практическая конференция 250 мостей целесообразно использовать искусственные нейронные сети. Причем отбор моделей возможно проводить также как и в алгоритмах МГУА с исполь- зованием исходных данных на каждом слое (метод обратного распростране- ния), и также использовать исключение переменных, имеющих незначительное влияние на выходной параметр. Этот метод достаточно подробно представлен в пакете STATISTICA Neural Network. Сравнение приведенных методов оценки эффективности сложных систем показывает их «схожесть» для таких оценок, однако следует отметить и разли- чия и условия их применения: МГУА имеет возможность создания «помехоустойчивых» моделей» при применении многорядных алгоритмов с критерием «минимум смещения» и со- кращении количества влияющих факторов, не удовлетворяющих контрольным значениям внешних критериев и исключенных на формируемых рядах селекции. Искусственные нейронные сети имеют также интересные с точки зрения исследователя возможности получения результатов моделирования для анализа систем, в которых можно учитывать несколько выходных параметров системы. Например, для человеко- машинных систем, в которых при выполнении задач управления одновременно необходимо учитывать безошибочность при выпол- нении задач управления для различных участков алгоритма его деятельности, своевременность выполнения заданных операций и т. п. В связи с этим целесообразно для анализа сложных систем такого типа применять совокупность приведенных выше методов, которые позволят с наибольшей точностью оценить эффективность системы, спрогнозировать ее поведение в различных условиях. Литература 1. Модели и методы оценки надежности эргатических систем военного назначения при выполнении сложных алгоритмов / С. И. Логвинов, С. С. Ло- гвинов, Е. З. Тужиков, С. С. Логвинов, С. И. Мельник // Двойные технологии. – 2015. – № 4 (73). – С. 15–18. 2. Логвинов, С. И. Методика прогнозирования безопасности жизнедея- тельности операторов в современных рабочих системах на основе информаци- онных технологий / С. И. Логвинов // Информационные и коммуникационные технологии в образовании, науке и производстве: Сб. тр. VIII Междунар. науч.- практ. конф. (г. Протвино, 23–27 июня 2014 г.). – Протвино, 2014. – С. 552–555.