Задача нейросетевой классификации и отбор признаков для построения дискриминантной функции

Abstract

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.