Справка
x
Поиск
Закладки
Озвучить книгу
Изменить режим чтения
Изменить размер шрифта
Оглавление
Для озвучивания и цитирования книги перейдите в режим постраничного просмотра.
Нейросетевые и нечеткие методы моделирования диагностики и прогнозирования банкротств корпораций
ГЛАВА 4. Нейросетевой алгоритм кластеризации с селекцией признаков и байесовской регуляризацией для задач оценки банкротств
Предыдущая страница
Следующая страница
Table of contents
СПИСОК УСЛОВНЫХ СОКРАЩЕНИЙ И ОБОЗНАЧЕНИЙ
ВВЕДЕНИЕ
ГЛАВА 1. Системный подход к разработке нейросетевых и нечетких моделей диагностики и прогнозирования банкротств корпораций в условиях априорной непараметрической неопределенности
ГЛАВА 2. Разработка концептуального базиса нейросетевого моделирования банкротств на основе общесистемных законов
ГЛАВА 3. Статический и динамический нейросетевые логистические методы построения моделей диагностики и прогнозирования банкротств при неполных данных, регуляризация моделей
ГЛАВА 4. Нейросетевой алгоритм кластеризации с селекцией признаков и байесовской регуляризацией для задач оценки банкротств
ГЛАВА 5. Алгоритмы нечеткого агрегирования экзогенных переменных и введения качественного "поведенческого" фактора в нейросетевые модели банкротств
ГЛАВА 6. Разработка управленческих решений о выдаче кредитов и реструктуризации кредитной задолженности на основе разработанных нейросетевых и нечетких моделей банкротств
ЗАКЛЮЧЕНИЕ
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННОЙ ЛИТЕРАТУРЫ
ПРИЛОЖЕНИЯ
+
Данный блок поддерживает скрол*