ارسل ملاحظاتك

ارسل ملاحظاتك لنا







الرئيسية > أثر التطور في استخدام أسلوب ال...>الوصف

أثر التطور في استخدام أسلوب الشبكات العصبية "Neural Network" على فعالية البيانات الضخمة "Big Data" في دعم نظام معلومات المحاسبة الإدارية في ترشيد القرار الإداري: دراسة تجريبية

المصدر: مجلة المحاسبة والمراجعة
الناشر: جامعة بني سويف - كلية التجارة
المؤلف الرئيسي: البلتاجي، يسري (مؤلف)
المؤلف الرئيسي (الإنجليزية): Albeltaji, Yusri
المجلد/العدد: ع1
محكمة: نعم
الدولة: مصر
التاريخ الميلادي: 2024
الشهر: أبريل
الصفحات: 172 - 243
ISSN: 2314-4793
رقم MD: 1480866
نوع المحتوى: بحوث ومقالات
اللغة: العربية
قواعد المعلومات: EcoLink
مواضيع:
البيانات الضخمة | القرارات الإدارية | الشبكات العصبية | القدرات التنافسية
كلمات المؤلف المفتاحية:
الشبكات العصبية | البيانات الضخمة | نظام معلومات المحاسبة الإدارية | ترشيد القرار | Neural Networks | Big Data | Management Accounting Information System | Decision Rationalization
رابط المحتوى:
PDF (صورة)     
صورة الغلاف QR قانون

عدد مرات التحميل

10

حفظ في:
المستخلص: الشبكات العصبية هي تقنيات حسابية تحاكي الطريقة التي يؤدي بها الدماغ البشري مهمة معينة حيث تقوم بتخزين المعلومات لتجعلها متاحة للاستخدام عن طريق ضبط الأوزان، وفي الآونة الأخيرة حدثت تطورات كبيرة على الشبكات العصبية جعلتها أكثر ملائمة للتعامل مع البيانات الضخمة، والبيانات الضخمة هي البيانات الكثيرة التي يمكن الحصول عليها من مصادر متعددة ويمكن تحليلها بشكل مفيد للاستفادة منها وفقا للأدوات المتاحة، وما يصعب عملية تحليلها هي عوامل الحجم والتعقيد وعدم التجانس، ولأن نظام معلومات المحاسبة الإدارية يعتبر من أهم النظم المعلوماتية لما يمثله من دعم لإدارة المنظمات في عملية تحسين وترشيد القرار، فقد تمثلت مشكلة هذا البحث في قصور أدوات المحاسبة الإدارية التقليدية في التعامل مع الكم الهائل من البيانات الضخمة والوصول منها إلى النتائج المرغوبة. هدف البحث: هدف البحث إلى إثبات أن الشبكات العصبية والتطورات التي أدخلت عليها جعلتها من أفضل الوسائل التي يمكن استخدامها للتعامل مع البيانات الضخمة، مما يجعل نظام معلومات المحاسبة الإدارية أكثر قدرة على دعم القرارات الإدارية. منهجية البحث: تم تتبع أشكال التطوير في استخدامات الشبكات العصبية وفقا لعدد من المحاور تمثلت في تحسين عملية تدريب الشبكة وترشيح وضبط المعلمات وزيادة أمان الشبكة ومناسبة الشبكة للغرض الذي تستخدم من أجل، وبيان مدى تأثير هذا التطوير على فعالية البيانات الضخمة عند استخدامها في ترشيد القرار الإداري. نتائج البحث: من خلال الدراسة التجريبية التي أجراها الباحث توصل إلى عدد من النتائج الهامة وهي أن عوامل تحسين تدريب الشبكات العصبية، عملية ترشيح وضبط المعلمات (من خلال مجموعة العوامل المتمثلة في تهذيب المعلمات، التحليل الاستكشافي للبيانات، المعالجة المسبقة للبيانات)، حالة أمان الشبكات العصبية، اختيار الشبكات العصبية الموزعة عندما يكون ذلك ضروريا، يؤدي إلى زيادة فعالية الشبكات العصبية عند استخدامها للتعامل مع البيانات الضخمة، وزيادة فعالية استخدام البيانات الضخمة تؤدي إلى زيادة فعالية نظام معلومات المحاسبة الإدارية في عملية ترشيد القرار الإداري. الأصالة العلمية للبحث: استخدمت الدراسة تحليلا منهجيا للعلاقة بين تطورات استخدام الشبكات العصبية ومنفعة البيانات الضخمة في مجال ترشيد القرار الإداري، علما بأن الدراسات السابقة قد تناولت تحليل العنصران السابقان بشكل فردي، وقد استخدم المنهج التجريبي لإثبات صحة الفروض البحث.

Neural networks are computational techniques that mimic the way the human brain performs a certain task, as they store knowledge and information to make them available for use by adjusting the weights. Recently, there have been major developments in neural networks that have made them more suitable for dealing with big data, big data is a lot of data, Which can be obtained from multiple sources and can be analyzed in a useful way to benefit from them according to the available tools, and what is difficult in the analysis process are the factors of size, complexity and heterogeneity, because the management accounting information system is considered one of the most important information systems because of the support it represents for the management of organizations in the process of improving and rationalizing the decision, The problem of this research was the insufficiency of traditional management accounting tools in dealing with the huge amount of big data and reaching the desired results. Purpose: The goal of this research was to try to prove that neural networks and the developments that have been introduced to them make them among the best means that can be used to deal with big data. Which makes the management accounting information system more capable of supporting management decisions. methodology: The forms of development in the uses of neural networks were tracked and identified according to a number of axes, namely improving the process of training the network, filtering and adjusting parameters, increasing the security of the network and suiting the network for the purpose for which it is used, and demonstrating the extent of the impact of this development on the effectiveness of big data when used in rationalizing management decisions. Findings: Through the experimental study conducted by the researcher, he reached a number of important results, which are that the factors for improving the training of neural networks, the process of filtering and controlling Parameters (through a combination of factors such as parameter pruning, exploratory data analysis, data preprocessing), security status of neural networks, selection of distributed neural networks when necessary, leads to increased effectiveness of neural networks when used to deal with big data, and increased effectiveness of using Big data leads to increased effectiveness of the management accounting information system in the decision rationalization process. Originality: The study used a systematic analysis of the relationship between developments in the use of neural networks and the utility of big data in the field of rationalizing administrative decisions, noting that previous studies had analyzed the previous two elements individually, and the experimental method was used to prove the validity of the theoretical hypotheses of the research.
ISSN: 2314-4793

عناصر مشابهة


© 2024 المنظومة. جميع الحقوق محفوظة.