Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций

Монография посвящена общим принципам совершенствования нейросетевых методов моделирования диагностики и прогнозирования вероятности риска банкротств корпораций применительно к сложным условиям моделирования: неполноты, неточности и неопределённости в данных. Впервые рассмотрены вопросы байесовской регуляризации нейросетевых моделей в условиях отсутствия априорных сведений о виде закона распределения шумов в данных, оценки адекватности нейросетевых моделей на основе последовательного принципа Вальда, оптимального выбора системы показателей для спецификации нейросетевой модели, сокращения размерности факторного пространства, предобработки данных, агрегирования комплексных количественных и качественных показателей для их введения в нейросетевую модель с помощью нечетких методов. Разработан на основе системных методов кибернетики концептуальный базис нейросетевого моделирования, на основе которого предложено 6 оригинальных методов построения нейросетевых моделей банкротств и

Автор	С. А. Горбатков, С. А. Фархиева, И. И. Белолипцев
Год выпуска	2018
Издатель	Прометей
ISBN	978-5-907003-09-5
Цена	659 руб.