ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В ЗАДАЧАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ

Высоцкая И.А. Коломыцева О.Ю

Об авторах

Высоцкая И.А. Коломыцева О.Ю

Россия, 394064, г. Воронеж, ул. Старых Большевиков, д. 54 а 2 Воронежский государственный университет инженерных технологий, Россия, 394036, г. Воронеж, пр. Революции, д. 19

Скачать PDF

УДК: 004.89
DOI: 10.24412/2413-7383-2026-2-41-200-210
Язык: Русский

Аннотация: Целью данной работы является решение задачи многоклассовой классификации состояний экономической безопасности предприятия на основе финансовых показателей. Исследование направлено на синтез гибридного алгоритма классификации состояний экономической безопасности предприятия. Применяемый аппарат нечеткой логики и методы машинного обучения позволяют учитывать нестационарный характер внешних и внутренних факторов, формируя динамическую модель оценки уровня защищенности предприятия с возможностью самообучения при поступлении новых данных. Экспериментальные результаты демонстрируют преимущество гибридного подхода по метрикам качества классификации и подтверждают его эффективность для анализа финансовой устойчивости предприятия. Полученные результаты вносят вклад в развитие теории интеллектуального анализа экономических систем, обогащая методологию оценки экономической безопасности за счет объединения количественных и качественных методов принятия решений в условиях неопределенности.

Ключевые слова: экономическая безопасность предприятия, нечеткая логика, машинное обучение, градиентный бустинг, принятие решений, классификация.

Список литературы

1. Сергеева И.А. Методика оценки уровня и меры обеспечения экономической безопасности предприятия / И.А. Сергеева, С.В. Тактарова, А.Ю. Сергеев // Модели, системы, сети в экономике, технике, природе и обществе. − 2023. −№ 1 (45). − С. 56-69.
2. Наумова О.Н. Методологический подход к оценке уровня экономической безопасности региона (на примере Самарской области) / О.Н. Наумова, Н.А. Николаева // Вестник Государственного университета просвещения. Серия: Экономика. − 2023. − № 4. − С. 63-72.
3. Носкин С.А. Оценка уровня экономической безопасности региона на основе учета факторов цифрового развития / С.А. Носкин, О.С. Надежина // Вестник Академии знаний. – 2022. – № 49 (2).– С. 205-216.
4. Никитенко К. А. Интерпретируемость нейросемантических моделей при их применении в прикладных областях / К. А. Никитенко, А. В. Звягинцева // Проблемы искусственного интеллекта. – 2025. – № 2(37). – С. 79-90. – DOI 10.24412/2413-7383-2025-2-37-79-90.
5. Майдыр А.М. Выявление и нейтрализация угроз экономической безопасности в системе комплексной безопасности предприятия / А. М. Майдыр // Научный аспект. − 2024. − Т. 8. − № 2. − С. 1005-1015.
6. Орлова Е.В. Технология и модели обеспечения финансовой безопасности предприятия в условиях санкционных ограничений // Экономика. Информатика. − 2023. − Т. 50.− № 3. − С. 612-623.
7. Бабичева М. В. Экспериментальное исследование алгоритмов автоматического распознавания и отслеживания объектов в системах безопасности / М. В. Бабичева, И. А. Третьяков // Проблемы искусственного интеллекта. – 2026. – № 1(40). – С. 227-239. – DOI 10.24412/2413-7383-2026-1-40- 227-239.
8. Высоцкая И.А. Обнаружение отклонений в сетевых процессах с применением логистической регрессии / И.А. Высоцкая, А.В. Скрыпников, О.В. Ланкин, А.М. Прилуцкий, И.А. Коломыцев // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. − 2025. − Т. 13. − № 4.
9. Горбылев А.Л. Линейная динамическая модель угроз безопасности информации / А.Л. Горбылев, Е.Л. Горбылева // Безопасность информационных технологий. − 2018. − Т. 25. − № 3. − С. 53-66.
10. Ладынин А.И. Прогнозирование краткосрочных индикаторов экономической безопасности с использованием алгоритмов адаптивной фильтрации временных рядов / А.И. Ладынин, Е.С. Митяков // Развитие и безопасность. − 2021. − № 1(9). − С.42-54.
11. Миллер А.Е. Сценарный подход к управлению рисками в контексте экономической безопасности организации / А.Е. Миллер // Вестник Сибирского института бизнеса и информационных технологий. − 2025. − Т. 14. − № 1. − С. 68-77.
12. Высоцкая И.А. Поиск множества допустимых управленческих решений в технических системах / И.А. Высоцкая // Моделирование систем и процессов. − 2024. − Т. 17.− № 1. − С. 35-42.
13. Мусаев А.А. Прогностический анализ безопасности промышленного предприятия / А.А. Мусаев, А.А. Нозик, Л.А. Русинов // Известия Санкт-Петербургского государственного технологического института (технического университета). − 2016. − Т. 34(60). − С. 87-93. В Высоцкая И. А. Коломыцева О.Ю.
14. Дорофеев В.С. Ансамблирование методов обнаружения выбросов при подготовке обучающей выборки данных / В.С. Дорофеев, Т.М. Волосатова // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. − 2022. − Т. 10. − № 3(38). − С. 22-23.
15. Конев К.А. Поддержка принятия решений о качестве работы оборудования на машиностроительном предприятии на основе интеллектуальных методов / К.А. Конев // Экономика. Информатика. − 2025.− Т. 52. − № 3. − С.681-696.
16. Ильичев В.Ю. Использование технологии градиентного бустинга для создания аппроксимационных моделей / В.Ю. Ильичев, Ю.М. Жукова, И.В. Шамов // Заметки ученого. − 2021. − № 12 (1). − С. 62-67.
17. Сарин К.С. Гибридные алгоритмы анализа данных на основе компактных и точных нечетких систем типа Такаги-Сугено [Текст]: автореф. дис.... канд. техн. наук: 05.13.17 / К.С. Сарин; Томский гос. ун-т систем управления и радиоэлектроники. – Томск, 2016. – 24 с.
18. Соколов А.П. О выразительных возможностях ансамблей решающих деревьев / А.П. Соколов, Л.А. Прохоренкова // Интеллектуальные системы. Теория и приложения. − 2023. − Т. 27. − № 1. − С. 18-23.
19. Томчак С. Банкротство польских компаний [Набор данных] / С. Томчак // Репозиторий машинного обучения UCI. –2016. https://doi.org/10.24432/C5F600.
20. Калач А.В. Разработка архитектуры программного обеспечения для поддержки принятия решений при выборе стратегий проектирования из множества альтернатив / А.В. Калач, Н.Ю. Борзых, Т.Е. Смоленцева // Моделирование, оптимизация и информационные технологии. − 2024. − Т. 12. − №4.

Выпуск: 2(41)'2026
Раздел: ИНФОРМАТИКА И ИНФОРМАЦИОННЫЕ ПРОЦЕССЫ
Как цитировать: Высоцкая И.А. Коломыцева О.Ю. ГИБРИДНЫЙ АЛГОРИТМ КЛАССИФИКАЦИИ СОСТОЯНИЙ ЭКОНОМИЧЕСКОЙ БЕЗОПАСНОСТИ ПРЕДПРИЯТИЯ В ЗАДАЧАХ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ // Проблемы искусственного интеллекта. - 2026. - № 2 (41). - С. 200-210. - https://paijournal.guiaidn.ru/ru/2026/2(41)-17.html

Назад к выпуску 2(41)'2026