МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ

Авторы

  • Роман Геннадиевич Зайцев Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия
  • Мария Анатольевна Комиссарова Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия
  • Денис Игоревич Ткачев Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия

DOI:

https://doi.org/10.17213/2075-2067-2020-2-63-67

Ключевые слова:

инновации, искусственные нейронные сети, оценка инновационных проектов, глубокое обучение, машинное обучение, генеративно-состязательные сети

Аннотация

Целью исследования является совершенствование экономико-математического инструментария в сфере управления развитием инновационных проектов в условиях глобальных процессов цифровизации мировой и отечественной экономики.

Биографии авторов

Роман Геннадиевич Зайцев , Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия

старший преподаватель кафедры «Программное обеспечение вычислительной техники» Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) им. М. И. Платова

Мария Анатольевна Комиссарова , Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия

доктор экономических наук, доцент, заведующая кафедрой «Управление персоналом» Южно-Российского государственного политехнического университета (НПИ) им. М. И. Платова

Денис Игоревич Ткачев , Южно-Российский государственный политехнический университет (НПИ) имени М. И. Платова, г. Новочеркасск, Россия

кандидат технических наук, доцент кафедры «Экономика и управление» Шахтинского автодорожного института (филиала) ЮРГПУ (НПИ)

Библиографические ссылки

Шумпетер Й. Теория экономического развития. М. — «Эксмо», 2007.

Schumpeter, Joseph A. Business Cycles: A Theoretical, Historical, and Statistical Analysis of the Capitalist Process. 1939.

F. Rosenblatt: The perceptron, a probabilistic model for information storage and organization in the brain, Psychol. Rev. 62, 386–408 (1958)

https://www.tensorflow.org/

I. Goodfellow, J. Pouget-Abadie, M. Mirza, B. Xu, D. Warde-Farley, S. Ozair, A. Courville, and Y. Bengio. Generative adversarial nets. In Advances in Neural Information Processing Systems (NeurIPS), pages 2672–2680, 2014.

Сухарев О. С. Экономический рост, институты и технологии. Структурный и институциональный подход в экономической теории роста. Издание третье, исправленное. - М .: Ленанд, 2020. - 400 с.

Загрузки

Опубликован

2020-04-30

Как цитировать

Зайцев , Р. Г., Комиссарова , М. А., & Ткачев , Д. И. (2020). МОДЕЛИ ОЦЕНКИ ИННОВАЦИОННЫХ ПРОЕКТОВ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ. Bulletin of the South-Russian State Technical University (NPI) Series Socio-Economic Sciences, (2), 63-67. https://doi.org/10.17213/2075-2067-2020-2-63-67

Выпуск

Раздел

Экономика и управление народным хозяйством