Скопировать биб. запись
Для каталогаГорбатков, С. А. Динамические нейросетевые модели банкротств корпораций при неполных данных / С. А. Горбаткова - Москва : Прометей, 2020. - 210 с. - ISBN 978-5-907244-86-3. - Текст : электронный // ЭБС "Консультант студента" : [сайт]. - URL : https://www.studentlibrary.ru/book/ISBN9785907244863.html (дата обращения: 22.12.2024). - Режим доступа : по подписке.
АннотацияМонография 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.