С развитием научно-технического прогресса использование современных методов прогнозирования данных становится всё более необходимой и важной задачей при анализе экономической деятельности любого предприятия, поскольку бизнес-операции могут генерировать очень большой объем данных. Данная статья посвящена исследованию методов прогнозирования финансово-торговых показателей при помощи нейросетей для предприятий Краснодарского края. В качестве рассматриваемых показателей выступают выручка предприятия за отчетный период, количество опубликованных (доступных к продаже) товаров, а также количество заказанных товаров в течение дня, недели и месяца. В данном исследовании подробно рассмотрен многослойный персептрон, который можно применять в задачах прогнозирования выручки с применением нейронных сетей, а также на основе данных онлайн-магазина автохимии «Profline-23» построены нейросетевые предиктивные модели «MLP 21-8-1», «MLP 21-6-1», и «MLP 20-10-1».

Ключевые слова: автоматизированные нейронные сети, маркетплейсы, прогнозирование, нейросетевые модели, математические модели, методы прогнозирования

1.2.2 - Математическое моделирование, численные методы и комплексы программ , 2.3.1 - Системный анализ, управление и обработка информации

В данной статье представлено исследование использования нейронных сетей (НС) как междисциплинарной модели для классификации объектов на видео, в том числе, для решения задачи поиска лиц. Это подчеркивает универсальность НС в интеграции обученных данных и точной классификации объектов, что критически важно для обеспечения безопасности и эффективности видеонаблюдения. В исследовании используется анализ различных архитектур нейронных сетей, а также исследование алгоритмов их работы. Данные, полученные из обзора литературы и результатов экспериментов, позволяют оценить эффективность решения задачи классификации объектов на видео с помощью различных архитектур, не привязывая исследование к конкретному набору данных. Активное применение нейронных сетей в качестве инструмента для видеонаблюдения повышает безопасность объектов инфраструктуры и эффективность работы служб безопасности.

Ключевые слова: нейронные сети, архитектуры нейронных сетей, системы видеонаблюдения, распознавание в реальном времени, повышение безопасности, благополучие общества

2.3.4 - Управление в организационных системах