Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75517| Название: | Задача нейросетевой классификации и отбор признаков для построения дискриминантной функции |
| Авторы: | Сумотохин, Алексей Артурович |
| Научный руководитель: | Крицкий, Олег Леонидович |
| Ключевые слова: | финансовая устойчивость; нейросетевая классификация; дискриминантная функция; регрессионная функция; машинное обучение; financial stability; neural network classification; discriminant function; regression function; machine learning |
| Дата публикации: | 2023 |
| Библиографическое описание: | Сумотохин А. А. Задача нейросетевой классификации и отбор признаков для построения дискриминантной функции : бакалаврская работа / А. А. Сумотохин ; Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ), Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ), Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) ; науч. рук. О. Л. Крицкий. — Томск, 2023. |
| Аннотация: | Разработан нейросетевой алгоритм классификации и выбора показателей бухгалтерской отчетности РСБУ, участвующих в формировании линейной дискриминантной функции. Эта функция используется как решающее правило, разделяющее множество предприятий РФ на устойчиво функционирующие и имеющие предбанкротное состояние. A neural network algorithm for the classification and selection of RAS financial statements indicators involved in the formation of a linear discriminant function has been developed. This function is used as a decisive rule that divides the set of enterprises in the Russian Federation into stable functioning and pre-bankruptcy ones. |
| URI: | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75517 |
| Располагается в коллекциях: | Выпускные квалификационные работы (ВКР) |
Файлы этого ресурса:
| Файл | Описание | Размер | Формат | |
|---|---|---|---|---|
| TPU1462566.pdf | 1,56 MB | Adobe PDF | Просмотреть/Открыть |
Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.