Прогнозування інноваційного потенціалу у промислових підприємств за допомогою гібридних інтелектуальних систем

Abstract

У роботі розглянуто науково-методичні підходи щодо визначення інноваційного потенціалу промислових підприємств як рушійної сили їх стратегічного розвитку. У наш час особливої ваги набуває не тільки оцінка поточного стану інноваційного потенціалу, але й прогнозування його значень на майбутнє. Існуючі основні методи оцінки інноваційного потенціалу – статистичний метод та метод експертних оцінок – є популярними завдяки відносній простоті своєї реалізації, але мають суттєві недоліки, основними серед яких є неповнота використовуваних даних та суб’єктивність оцінок експертів. З огляду на зазначене потребують розвитку методи оцінки і прогнозування інноваційного потенціалу промислових підприємств, основані на використанні можливостей гібридних інтелектуальних систем. Гібридний підхід, що поєднує в собі структурну і еволюційну методики проектування систем штучного інтелекту, є найбільш перспективним у здібності не тільки вибирати кращі, а й покращувати вже наявні архітектури. Структурна методика даного підходу представлена нейромережевим підходом, результати реалізації якого для оцінки інноваційного потенціалу промислових підприємств у середовищі MATLAB наведені в роботі. Ключові слова: інноваційний потенціал, промислове підприємство, штучні нейронні мережі, гібридні інтелектуальні системи.

The paper discusses the scientific and methodological approaches to the definition of innovative potential of industrial enterprises as the driving force of their strategic development. Therefore, special importance not only to assess the current state of innovation potential, and forecasting its future values. Existing at present time, the main methods of innovative potential estimation – a statistical method and expert estimates – are popular because of its relative ease of implementation, but have significant drawbacks, the main ones being used by incomplete data and subjective experts’ assessments. Accordingly, a need exists for the methods development for assessing and innovative potential forecasting of industrial enterprises, based on the use of intelligent features hybrid System Works. The hybrid approach combines structural and evolutionary design techniques of artificial intelligence, is the most promising in the ability to not only choose the best, but also to improve the already existing architecture. Structural methodology of this approach is represented by the neural network approach the results of its implementation to assess the innovative potential of industrial enterprises in MATLAB are shown in this paper. Key words: innovative potential, industrial enterprises, artificial neural ET works, hybrid intelligent systems.