Resumen

El método de gestión tradicional de las pequeñas y medianas empresas (PYMEs) tiene el problema de una baja efectividad en la predicción de la rotación. Por lo tanto, este documento propone un modelo de gestión de PYMEs basado en el algoritmo de aprendizaje profundo. En primer lugar, el sistema propuesto analiza las características de las PYMEs, y basándose en el algoritmo de aprendizaje profundo, se diseña la estructura de compuertas de la gestión de las PYMEs. Se proporciona un diagrama de la estructura interna de la red neuronal a largo y corto plazo, y se construye el modelo de red neuronal en circulación de la gestión de las PYMEs. Finalmente, se diseñan los índices experimentales del modelo de gestión de las PYMEs, y se realizan experimentos comparativos. Los resultados experimentales muestran que el método propuesto es más preciso en la predicción de la rotación de las PYMEs y tiene un mejor efecto de gestión sobre ellas.

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Gestión; PYMEs; Algoritmo de aprendizaje profundo; Predicción de rotación; índices experimentales; Red neuronal
• Keywords:Management; SMEs; Deep learning algorithm; Turnover prediction; Experimental indexes; Neural network