計算機科學與技術在經濟管理中的應用研究

■吳 俊 ■貴陽合為工程股份有限公司，貴州 貴陽 550081

當今社會，信息化和電子化已經成為了知識經濟發展的主流，而傳統經濟管理過程中所適用的數據處理方法已經很難完成對現代經濟管理過程中龐大而又復雜的信息的處理，因此，在新的信息化經濟時代，對于經濟管理，必須要以電子化為其基礎，積極探索一些新技術的使用，以有效降低經濟管理成本，提高經濟管理效率。

1 經濟管理中應用計算機科學與技術的重要意義

在經濟管理過程中，往往要求對工作過程中產生的龐大信息做處理，這些信息數據均是事業單位或企業的重要資源信息，從這些信息數據中挖掘出一些有用的信息對于決策者來說意義重大。但是由于這些信息量極為龐大，對信息管理工作人員來講，怎樣從許多龐大的信息中挖掘有用信息并加以分析處理，使得企業決策者能夠更好的做出決策，是當前經濟管理工作人員要求重點關注一個問題［1］。另外，雖然當前很多的經濟管理工作人員已經找出了一些方法來對這些龐大信息數據進行處理，但是這些方法在具體應用過程中，總是差強人意，這使得企業決策者在進行決策時很多仍然憑主觀意愿去進行，這樣的決策使得企業面臨的風險極多，但是隨著計算機科學與技術的高速發展，使得經濟管理工作人員對這些數據信息處理時有了極大的便利。

2 經濟管理中人工神經網絡技術的應用

人工神經網絡技術的研發其主要受到生物解剖學與神經生理學的啟發，一個單個神經細胞通常叫做神經元，而整個神經元主要由胞體、樹突、軸突等組成，通常情況下胞體與樹突接收從其他神經元傳輸來的信息，然后在軸突的突觸區域將信息傳遞至其他神經細胞，這樣就完成了信息的傳遞。而科學家們受到這一原理的啟發之后，就發明了映射算法，其有著自組織特征，這樣信息的有效傳遞得到了保證。而人工神經網絡技術就是基于神經元結構并使用映射算法來進行設計的。另外隨著計算機技術的高速發展，對于外部世界人們均是利用數字向量進行表示的，并且這一表示使得人們在很多的自然科學研究中均獲得了極大的成功。而經濟管理中神經網絡也可通過向量來對外部事件進行標記，但是該技術的具體運算卻和通常使用的數字計算機方式有很大差異。

3 經濟管理中人工神經網絡技術的一些主要功能

當前經濟管理過程中所用到的人工神經網絡技術其是受到生物神經學等學科的啟發而研發的一種新型的相對智能的信息加工系統，因為其主要結構是對生物神經系統的一種仿造，因此其也具備了一些相對的智能功能。

3．1 信息聯想記憶功能

人工神經網絡技術其在設計之初就使用了并行計算與分布存儲功能，因此其具備對系統輸入的數據信息與系統嵌入模式間的聯想記憶功能，該功能在具體的信息處理時，能夠及時的將一些相互關聯的信息做合并處理，使得海量數據處理更加便捷、高效。

3．2 系統具有非線性映射功能

當前很多的信息處理軟件，信息輸入與輸出時的線性映射關系均很難建立，這樣的處理軟件很難完成一些已知模型的建立，而人工神經網絡技術，其采用映射算法，并且其和大多數的數學計算機運算方式不同，因此其能夠很好的完成非線性映射，而在經濟管理工作中，通過該技術這一功能，常常可以將收集到的信息建立起多維非線性函數數學模型，這樣數據信息反應的實際情況將更加清晰直觀，決策者就能夠做出更加準確的決策。

3．3 系統具有較強的自動識別和分類功能

人工神經網絡技術能夠完成對輸入信息樣本的自動分類和識別，該能力極為精準和強大，而過去經濟管理過程中僅能夠完成信息的同類歸納，異類相互分離的識別和分類，該技術更進一步的完成了對于非線性曲面中逼近類問題的識別和分類，并且其對該類問題還具有較好的處理功能。

3．4 系統具有極強的信息處理、加工能力

人工神經網絡技術與傳統的經濟管理中所用的軟件最大的不同就是其能夠通過對輸入、輸出信息的處理與分析而找出其中的規律，然后得出一定的結論，并且這一結論并不是最終結論，其擺脫了過去單純的一次加工，實現了對結論存儲及再加工［2］，也就是說，其能夠在無先驗知識的情況下，自動對輸入、輸出的數據中特征做抽取，并找出規律，最終構建能夠表達的模型，這樣決策者將能夠對收集到的信息內容做更深層次的掌握。

4 經濟管理中計算機技術的主要應用范圍

隨著計算機技術向智能化的不斷過渡，其智能化能力和特征使其應用范圍更廣，并且其應用潛力更加明顯，過去經濟管理過程中很多難以解決的信息問題被解決，并且均取得較好的應用效果，而就計算機科學中的人工神經網絡技術來說，其主要在信息加工處理、自動化、工程力學、醫療、經濟管理等領域內得到了廣泛的應用，而經濟管理中該技術的應用主要表現在信貸分析與對市場的預測方面:(1)計算機科學在信貸分析方面的應用。對于經濟管理中的信貸分析來說，通常情況下，信用評估機構具備較大的特異性，因為不同的企業具有不同的特點，因此判斷其信用的條件也是極為復雜的，面對這樣復雜的情況，出現判斷失誤的幾率就更加大了，而判斷失誤的結果必然會使得信貸機構在信譽和經濟上遭受很大損失［3］。而通過計算機科學中人工神經網絡技術中的評價系統，因為該技術的所使用的原理是，將要求貸款的公司所填寫的申請表的一些關鍵信息編碼作為向量然后輸入系統內，而輸出的信息則為對該公司的實際的信用情況一些客觀評價，并且系統還能夠從以前輸入的大量歷史數據中對當前信息作對比校正，以使得準確率進一步提高，因此，該系統能夠有效的避免信貸分析工作人員的一些主觀方面的錯誤造成的損失，正是因為神經網絡技術評價系統其在信用評價方面具備這種優勢，所以其在當前金融分險分析方面使用極為普遍。(2)計算機科學在市場預測方面的應用。對于經濟管理過程中的市場預測，其是指通過一定的方式方法，對可能造成市場供求出現變化的一些因素進行分析研究，并且找出其變化規律，然后通過收集市場上的一些信息，進而對市場未來供求狀況做預測。而預測的目的就是為企業決策而服務的，是為了減少盲目決策，提高決策準確性的重要手段。而通過計算機技術中的人工神經網絡技術的應用，如神經網絡在期貨市場的預測，其首先根據所收集到的某支期貨每月的平均價格、市場心理指標量、價格不定性等影響期貨變化的數據因素，然后建構其對應的較為準確的市場模型，而模型的建立使得其能夠通過相關信息的輸入，較為準確的預測出下一階段該期貨的價格走向，并且其能夠通過該走向，反推出下一階段可能出現的一些市場信息，這樣決策者將更加容易做出對應決策［4］。除此以外，計算機技術在經濟管理中的應用還有很多，其在股票、數據挖掘等方面均有極為廣泛的應用。

5 結 語

總而言之，在企業經濟管理過程中，尤其是一些大型企業，其龐大的信息處理工作使得傳統的方式很難做到解決，而隨著計算機科學及其相關應用技術不斷發展，在經濟管理過程中，原本較為復雜繁瑣的數據信息處理工作，均得到了很好的解決，但是仍然有一些數據信息的處理很難完成，這就需要我們的相關工作者不斷研究，以找出一些具體的解決辦法。

［1］李苗苗．論我國企業的經濟管理［J］．現代經濟信息，2009(07):95－96．

［2］張信賓．高校計算機基礎教育的教學思路與方法研究［J］．沿海企業與科技，2005(12):134－135．

［3］潘莉，袁冰．試論信息服務管理之經濟管理［J］．情報雜志，2002(04):53－54．

［4］傅璧，丁爽，張愷．信息系統的安全風險評估及風險管理［J］．企業導報．2011(13):194 －196．