Статья

Наименование	Виртуальная система оперативной диагностики сервисных организаций
Авторы	Шиков Н. Н., к. т. н., доц. Мова Е. В., к. э. н., доц. Шиков Р. Н., инж.
Раздел	Математические, статистические и инструментальные методы в экономике
Год	2025	Выпуск	20	Страницы	39 - 46
УДК	519.66:517.44			EDN	GYXCCU
Аннотация	В статье акцентировано внимание на особенностях диагностирования деятельности сервисной организации и решении задачи оперативного распознавания причин финансовой дестабилизации с использованием платформы виртуальных систем. На модель возложена задача распознавания опережающими темпами негативных явлений, вызванных отклонениями внешних и внутренних факторов от нормативных. Недорогие аппаратно-программные средства диагностики динамических систем можно создать, сочетая работу нейронных сетей по оценке уровней финансовой устойчивости с возможностями регрессионных моделей при распознавании дестабилизирующих факторов. Действенными приемами виртуальной системы, увеличивающими ее быстродействие и точность, являются: 1) установление весового вклада факторов при их отборе для отражения финансового состояния организации; 2) использование результатов решения нелинейных дифференциальных уравнений, описывающих операционную деятельность малого предприятия, для обучения нейросети; 3) безынерционная идентификация дестабилизирующих факторов финансового состояния предприятия.
Реферат	Цель. Создание виртуальной системы, позволяющей оперативно диагностировать стадии развивающихся негативных производственно-экономических явлений в сложных условиях, вызванных вариацией внешних и внутренних факторов сервисных организаций. Методика. Использование нейросетевых методов моделирования и системного анализа динамических систем, методов прогнозирования ситуаций и распознавания дестабилизирующих факторов с помощью регрессионных моделей. Научная новизна. Научная новизна предложенного подхода состоит в выборе структуры виртуальной системы диагностики (комбинированной функциональной структуры: модель, реальный объект и индикативные его параметры), сочетающей динамические свойства моделей малых предприятий и безынерционные качества регрессионных уравнений, обеспечивающих в комплексе распознавание причин финансовой дестабилизации и использование их опережающих свойств для принятия управленческих решений. Практическая значимость. Создание недорогих аппаратно-программных комплексов, обеспечивающих получение диагностической опережающей информации о причинах дестабилизации финансовой устойчивости сервисных организаций и использование ее для преодоления негативных последствий.
Ключевые слова	нейросетевая модель, диагностические факторы, вес факторов, производственная функция, регрессионный анализ, виртуальная система.
Финансирование
Полный текст