Системы и методы искусственного интеллекта в экономике
Контрольная работа - Компьютеры, программирование
Другие контрольные работы по предмету Компьютеры, программирование
КОНТРОЛЬНАЯ РАБОТА
По дисциплине: Системы и методы искусственного интеллекта в экономике
Задание 1
1. Выбираем массив финансовых показателей по которым будем оценивать финансовую устойчивость предприятия. Устанавливаем эталонные значения данных показателей в каждой группе риска в соответствие с предложенными диапазонами значений финансовых показателей:
x1x2x3x4ПоказателиЭталоныкритическая зоназона опасностизона относительной стабильностизона благо-получияКоэф. абсолютной ликвидности0,180,240,380,47Коэф. оборачиваемости собст-венных средств0,710,850,961,7Коэф. обеспеченности денежных средств и расчетов0,030,080,140,21Рентабельность использования всего капитала0,020,090,120,19Рентабельность продаж0,050,140,260,31
2. Задаем характеристики исследуемого предприятия. Веса показателям устанавливаются экспертами.
snПоказателиИсследуемое предприятиеВектор весов показателей (выбирается экспертами)Коэф. абсолютной ликвидности0,579Коэф. оборачиваемости собст-венных средств0.493Коэф. обеспеченности денежных средств и расчетов0,537Рентабельность использования всего капитала2,44Рентабельность продаж1,85
3. Рассчитываем разницу между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
(s-xi)0,390,330,190,10-0,22-0,36-0,47-1,210,500,450,390,322,382,312,282,211,751,661,541,49
4. Рассчитываем квадрат разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
(s-xi)^20,15210,10890,03610,01000,04840,12960,22091,46410,25000,20250,15210,10245,66445,33615,19844,88413,06252,75562,37162,2201
5. Таким образом, расстояния по Эвклиду () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояния по Эвклиду9,17748,53277,97918,6807
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).
6. Рассчитываем разницу между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа, возведенную в степень ?=4:
(s-xi)^?, ?=40,023134410,011859210,001303210,000100000,002342560,016796160,048796812,143588810,062500000,041006250,023134410,0104857632,0854273628,4739632127,0233625623,854432819,378906257,593331365,624486564,92884401
7. Таким образом, расстояния по Минковскому () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояние по Минковскому41,5523105836,1369561932,7210835530,93745139
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х4 (зона благополучия).
8. Рассчитываем модуль разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
|s-xi|0,390,330,190,100,220,360,471,210,500,450,390,322,382,312,282,211,751,661,541,49
9. Таким образом, расстояния по модулю разницы () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояние по модулю разности5,245,114,875,33
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).
10. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и квадрата разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
nj*(s-xi)^21,06470,76230,25270,07000,29040,77761,32548,78460,75000,60750,45630,307222,657621,344420,793619,536415,312513,778011,858011,1005
11. Таким образом, расстояния по Эвклиду с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояние по Эвклиду (c весами)40,075237,269834,686039,7987
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х3 (зона относительной стабильности).
12. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа, возведенной в степень ?=4:
nj*(s-xi)^?, ?=40,161940870,083014470,009122470,00070,014055360,100776960,2927808612,861532860,18750,123018750,069403230,03145728128,3417094113,8958528108,093450295,4177312446,8945312537,966656828,122432824,64422005
13. Таким образом, расстояния по Минковскому с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояние по Минковскому (c весами)175,5997369152,1693198136,5871896132,9556414
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х4 (зона благополучия).
14. Рассчитываем произведение весов коэффициентов и модулей разницы между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
nj*|s-xi|2,732,311,330,71,320,47520,2233440,270246241,51,351,170,969,529,249,128,848,758,37,77,45
15. Таким образом, расстояния по модулю разницы с весами () между исследуемым предприятием и эталонными образами будут равны:
х1х2х3х4Расстояние по модулю разности (c весами)23,8221,675219,54334418,22024624
Минимальное расстояние между исследуемым предприятием и эталоном свидетельствует о принадлежности исследуемого предприятия к области риска х4 (зона благополучия).
16. Рассчитываем сумму между составляющими векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа:
(s+xi)0,750,240,770,801,200,850,741,340,560,080,640,662,420,092,502,501,850,142,011,97
17. Рассчитываем модуль отношения (s-xi)/(s+xi) для каждой составляющей векторов исследуемого предприятия и каждого эталонного образа: