Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики
Здесь можно купить книгу "Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики" в печатном или электронном виде. Также, Вы можете прочесть аннотацию, цитаты и содержание, ознакомиться и оставить отзывы (комментарии) об этой книге.
Автор: Елена Толкачева, Лариса Пынько
Форматы: PDF
Издательство: РАНХиГС, Дальневосточный институт управления
Год: 2020
Место издания: Хабаровск
ISBN: 978-5-94456-285-2
Страниц: 88
Артикул: 116567
Краткая аннотация книги "Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики"
Результаты научных исследований, которые публикуются в данной монографии – представляют собой описание методики анализа регионального управления процессами цифровизации экономики, а также интеграции цифровой экономики в социально-экономические региональные процессы, оценка результатов управления этими процессами с применением нейронных сетей. Особое внимание в данном исследовании уделяется вопросам моделирования алгоритмов нейросетевого анализа организационно-управленческих методов региональных органов власти Хабаровского края в части развития цифровой экономики. Монография была написана в рамках реализации научного исследования по теме «Нейросетевой анализ методов регионального управления цифровизацией экономики Хабаровского края»в рамках Соглашения по Гранту Министерства образования и науки Хабаровского края от 21 августа 2020 № 65С/2020в период 21 августа 2020г. – 01 января 2021 г.
Содержание книги "Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики "
Предисловие
1 Нейросетевой анализ в оценке деятельности региональных органов власти
1.1 Методология оценки регионального управления цифровизацией экономики
1.2 Обзор методик анализа деятельности региональных органов власти в области развития цифровой экономики
1.3 Описание нейронных сетей как инструмента анализа процессов цифровизации
2 Проектирование моделей нейронных сетей для оценки регионального управления развитием цифровой экономики Хабаровского края
2.1 Автоматизированное проектирование нейронных сетей для оценки методов регионального управления развитием цифровой экономики в Хабаровском крае
2.2 Характеристика проектных моделей нейронных сетей, оценивающих административно-распорядительное воздействие региональных органов власти на развитие цифровой экономики
3 Применение нейросетевого анализа в региональном управлении развитием цифровой экономики в Хабаровском крае
3.1 Последствия цифровизации экономики в Хабаровском крае
3.2 Характеристика проектных моделей нейронных сетей для анализа регионального управления цифровизацией экономики в Хабаровском крае
4 Внедрение нейросетевого анализа в региональное управление развитием цифровой экономики в Хабаровском крае
4.1 Результаты проектирования нейронных сетей, предназначенных для аналитической деятельности в контексте цифровизации экономики в Хабаровском крае
4.2 Рекомендации по внедрению нейросетевого анализа в деятельность органов власти и научно-образовательных организаций на территории Хабаровского края
Заключение
Литература и источники
Приложения
Приложение 1
Приложение 2
Приложение 3
Приложение 4
Приложение 5
Все отзывы о книге Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики
Отрывок из книги Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики
27 росту производительности труда проектировщиков; также должна обеспечивать надежность процесса проектирования и эксплуатации проекта; помимо этого должна способствовать простому ведению проектной документации. Технология проектирования нейронной сети для оценки методов регионального управления развитием цифровой экономики в Хабаровском крае реализует определенную ее методологию. В свою очередь, методология проектирования предполагает наличие некоторой концепции, принципов проектирования и реализуется набором методов и средств. В процессе проектирования нейронной сети, в первую очередь, необходимо четко обозначить круг задач, которые она будет выполнять. Здесь следует перечислить основные задачи, которые могут быть поставлены перед нейронной сетью: предсказывать, обобщать или распознавать. В зависимости от задач, которые будут формулироваться перед нейронной сетью, определяется характер обучения, который позволит подготовить нейронные сети для работы с конкретным типом данных. При этом выделяется машинное обучение нейронной сети с учителем, когда известно выходное пространство решений нейронной сети, а также предполагается, что имеются входные сигналы и эталонные реакции на них. Также существует машинное обучение без учителя, когда нейронная сеть формирует выходное пространство решений только на основе входных воздействий. При этом в процессе машинного обучения нейронной сети для решения задач анализа регионального управления цифровизацией экономики происходит целенаправленная модификация синаптических связей нейронной сети (NN) для достижения наилучшего соответствия между реальными выходными значениями сети Y и их эталонными значениями.
С книгой "Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики" читают
Внимание!
При обнаружении неточностей или ошибок в описании книги "Применение нейросетевого анализа в оценке регионального управления цифровизацией экономики (автор Елена Толкачева, Лариса Пынько)", просим Вас отправить сообщение на почту help@directmedia.ru. Благодарим!
и мы свяжемся с вами в течение 15 минут
за оставленную заявку