Искусственные нейронные сети в задачах прогнозирования

Определение понятия, сущности и свойств нейронных сетей. Становление нейронной доктрины. Изучение особенностей обработки и анализа информации с помощью данной математической структуры. Применение нейронных сетей в прогнозировании кредитных операций.

Рубрика Экономико-математическое моделирование
Вид реферат
Язык русский
Дата добавления 25.04.2015
Размер файла 30,5 K

Отправить свою хорошую работу в базу знаний просто. Используйте форму, расположенную ниже

Студенты, аспиранты, молодые ученые, использующие базу знаний в своей учебе и работе, будут вам очень благодарны.


Подобные документы

  • Определение роли индексов потребительских цен в экономике. Нейронные сети и их применение в прогнозировании. Определение долгосрочной оценки паритета покупательной способности по странам, денежно-кредитной политики по установлению процентных ставок.

    презентация [108,3 K], добавлен 14.08.2013

  • Базовые понятия искусственного нейрона: структура, активационные функции, классификация. Изучение преимуществ нейронных сетей, позволяющих эффективно строить нелинейные зависимости, более точно описывающие наборы данных, чем линейные методы статистики.

    реферат [88,7 K], добавлен 17.05.2010

  • Использование эконометрических моделей в оценке цены на недвижимость. Методы искусственных нейронных сетей и влияние экзогенных переменных. Анализ чувствительности, который позволяет оценить влияние входных переменных на рыночную цену недвижимости.

    практическая работа [1,0 M], добавлен 01.07.2011

  • Анализ возможности применения нейронных сетей в оценке вероятности наступления банкротства предприятия в современных условиях хозяйствования. Проблема рисков в экономике. Финансовые коэффициенты, применяемые в российских методиках оценки банкротства.

    курсовая работа [451,6 K], добавлен 14.08.2013

  • Понятие недвижимого имущества. Процесс оценки стоимости недвижимости. Влияние пространственного и экологического фактора на стоимость объекта недвижимости. Интуитивные (экспертные) и адаптивные методы прогнозирования. Модель многослойного персептрона.

    дипломная работа [1,8 M], добавлен 21.03.2011

  • Основные понятия, структура и свойства сетей Петри. Рассмотрение принципов анализа двудольных ориентированных графов. Проведение проверки корректности абстрактного сценария. Преимущества использования сетей Петри в моделировании и анализе бизнес систем.

    презентация [98,6 K], добавлен 14.09.2011

  • История возникновения и развития нейронной сети, ее значение и применение. Реализация приложения, позволяющего определить фигуры изображенные пользователем на панели приложения. Создание однослойной нейронной сети (персептрон) с возможностью её обучения.

    курсовая работа [860,1 K], добавлен 13.07.2012

  • Анализ разработки визуальной среды, позволяющей легко создавать модели в виде графического представления сети Петри. Описания моделирования конечных автоматов, параллельных вычислений и синхронизации. Исследование влияния сна на процесс усвоения знаний.

    курсовая работа [4,3 M], добавлен 15.12.2011

  • Значения переменных, важных в процессе принятия решений. Разработка методов прогнозирования. Основной принцип работы нейросимулятора. Зависимость погрешностей обучения и обобщения от числа нейронов внутренних слоев персептрона. Определение ошибки сети.

    презентация [108,5 K], добавлен 14.08.2013

  • Исследование системы методов планирования и управления разработкой проектов путем применения сетевых графиков. Правила построения сетевого графа. Расчет параметров и анализ сетей случайной структуры. Определение дисперсии ожидаемого выполнения проекта.

    курсовая работа [265,3 K], добавлен 31.05.2013

Работы в архивах красиво оформлены согласно требованиям ВУЗов и содержат рисунки, диаграммы, формулы и т.д.
PPT, PPTX и PDF-файлы представлены только в архивах.
Рекомендуем скачать работу.