Скачать книги Горбатков С.

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...

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...

Монография посвящена общим принципам разработки эффективных математических моделей поддержки принятия решений для экономических объектов, характеризующихся сложными условиями моделирования. Учитывается так называемая триада «НЕ-факторов»: неполнота, неточность, неопределенность в данных. На основе системного подхода разработан концептуальный базис и 9 оригинальных методов моделирования, реализующих этот базис, и современные продвинутые инструментарии применительно к классам задач восстановления...

Монография посвящена общим принципам разработки эффективных математических моделей поддержки принятия решений для экономических объектов, характеризующихся сложными условиями моделирования. Учитывается так называемая триада «НЕ-факторов»: неполнота, неточность, неопределенность в данных. На основе системного подхода разработан концептуальный базис и 9 оригинальных методов моделирования, реализующих этот базис, и современные продвинутые инструментарии применительно к классам задач восстановления...

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...