Please use this identifier to cite or link to this item: http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/41273
Or use following links to share this resource in social networks: Recommend this item
Title Застосування нейромереж для задачі класифікування станів економічних систем
Authors Ohloblina, Olena Ivanivna  
М‘якаєв, О.І.
ORCID http://orcid.org/0000-0002-0096-4497
Keywords нейромережеві методи
нейросетевые методы
метод лінійного дискримінантного аналізу
метод линейного дискриминантного анализа
кредитування
кредитование
lending
фінансова система
финансовая система
financial system
Type Conference Papers
Date of Issue 2015
URI http://essuir.sumdu.edu.ua/handle/123456789/41273
Publisher Сумський державний університет
License
Citation Оглобліна, О.І. Застосування нейромереж для задачі класифікування станів економічних систем [Текст] / О.І. Оглобліна, О.В. М'якаєв // Інформатика, математика, автоматика : матеріали та програма науково-технічної конференції, м. Суми, 20-25 квітня 2015 р. / Відп. за вип. С.І. Проценко. — Суми : СумДУ, 2015. — С. 273.
Abstract Проведено порівняння нейромережевих методів класифікації станів системи з методом лінійного дискримінантного аналізу на прикладі банківської системи кредитування. Розглянута фінансова система, кожний стан якої є позичальник банку, який характеризується 20 ознаками. Для аналізу взята вибірка з 100 позичальників.
Appears in Collections: Наукові видання (ЕлІТ)

Views

Canada Canada
1
China China
7
France France
3
Germany Germany
2428911
Greece Greece
1
Ireland Ireland
212335
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
674
Ukraine Ukraine
16433677
United Kingdom United Kingdom
6862058
United States United States
49233406
Unknown Country Unknown Country
16433676

Downloads

China China
5
France France
1
Germany Germany
4041
Lithuania Lithuania
1
Netherlands Netherlands
1
Ukraine Ukraine
49233406
United Kingdom United Kingdom
1
United States United States
49233406
Unknown Country Unknown Country
11

Files

File Size Format Downloads
ogloblina.pdf 260,74 kB Adobe PDF 98470873

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.