(029)696-52-88   (033)696-52-88   bestbooksby@gmail.com 

ПРИЕМ ЗАКАЗОВ ПО ИНТЕРНЕТУ - КРУГЛОСУТОЧНО.
В случае отсутствия книги на сайте возможен заказ по телефону с 10:00 до 18:00 Пн-Пт. 

ЗАКАЗЫ ПРИНИМАЮТСЯ НА  05.04.2024 г. 
НАЛИЧИЕ КНИГ УТОЧНЯЙТЕ ПО ТЕЛЕФОНУ (В РАБОЧЕЕ ВРЕМЯ) ИЛИ ПО ЭЛЕКТРОННОЙ ПОЧТЕ


Распродажа до 70%

Динамическ.нейросетев.модели банкротств корпораций

0 отзывов
ISBN 978-5-907244-86-3
Автор Горбатков Станислав Анатольевич
Издательство Прометей
Год 2020
Переплет 7Бц
Формат 60х84/16
Стр. 210
ID 04Л2-29
ID2 750783
Монография посвящена сложной и практически неисследованной проблеме нейросетевого моделирования развития процессов банкротств корпораций в динамике. Сложность этих моделей вытекает из специфической неполноты данных, обусловленных юридическими причинами, и сильной зашумленности данных. Предложен метод оптимизации структуры нейросети в комбинации с её байесовской регуляризацией, а также алгоритм компрессии переменных на основе обобщенной функции желательности Харрингтона. Разработан на основе общесистемных законов концептуальный базис нейросетевого моделирования и реализующий его нейросетевой логистический динамический метод, который восстанавливает неполные данные в ходе решения задачи аппроксимации зависимости «вход-выход». Впервые рассмотрены гибридные нейросетевые модели неправомерных банкротств юридических лиц. Выдвинутые теоретические идеи подробно иллюстрируются прикладными задачами и обосновываются вычислительными экспериментами на реальных данных. Материал монографии на 90%... Монография посвящена сложной и практически неисследованной проблеме нейросетевого моделирования развития процессов банкротств корпораций в динамике. Сложность этих моделей вытекает из специфической неполноты данных, обусловленных юридическими причинами, и сильной зашумленности данных. Предложен метод оптимизации структуры нейросети в комбинации с её байесовской регуляризацией, а также алгоритм компрессии переменных на основе обобщенной функции желательности Харрингтона. Разработан на основе общесистемных законов концептуальный базис нейросетевого моделирования и реализующий его нейросетевой логистический динамический метод, который восстанавливает неполные данные в ходе решения задачи аппроксимации зависимости «вход-выход». Впервые рассмотрены гибридные нейросетевые модели неправомерных банкротств юридических лиц. Выдвинутые теоретические идеи подробно иллюстрируются прикладными задачами и обосновываются вычислительными экспериментами на реальных данных. Материал монографии на 90% оригинален, обобщает и развивает методы нейросетевого моделирования банкротств из прежних книг авторов. Для студентов, магистрантов и преподавателей широкого круга вузов, а также научных работников, интересующихся проблемами нейросетевого моделирования в сфере финансового менеджмента и экономической безопасности предприятий.
У этого товара нет ни одного отзыва. Вы можете стать первым.
Хочешь узнавать про акции и скидки первым?
Я согласен с условиями Пользовательского соглашения