Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс:
http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75517
Полная запись метаданных
Поле DC | Значение | Язык |
---|---|---|
dc.contributor.advisor | Крицкий, Олег Леонидович | ru |
dc.contributor.author | Сумотохин, Алексей Артурович | ru |
dc.date.accessioned | 2023-06-08T02:47:08Z | - |
dc.date.available | 2023-06-08T02:47:08Z | - |
dc.date.issued | 2023 | - |
dc.identifier.citation | 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. | - |
dc.identifier.uri | http://earchive.tpu.ru/handle/11683/75517 | - |
dc.description.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. | ru |
dc.description.abstract | 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. | en |
dc.format.mimetype | application/pdf | - |
dc.language.iso | ru | en |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/openAccess | - |
dc.subject | финансовая устойчивость | ru |
dc.subject | нейросетевая классификация | ru |
dc.subject | дискриминантная функция | ru |
dc.subject | регрессионная функция | ru |
dc.subject | машинное обучение | ru |
dc.subject | financial stability | en |
dc.subject | neural network classification | en |
dc.subject | discriminant function | en |
dc.subject | regression function | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.title | Задача нейросетевой классификации и отбор признаков для построения дискриминантной функции | ru |
dc.type | Students work | - |
local.department | Национальный исследовательский Томский политехнический университет (ТПУ)::Инженерная школа ядерных технологий (ИЯТШ)::Отделение экспериментальной физики (ОЭФ) | - |
local.institut | 7863 | - |
local.localtype | Студенческая работа | - |
dc.subject.oksvnk | 01.03.02 | - |
local.thesis.level | Бакалавр | ru |
local.thesis.discipline | Прикладная математика и информатика | - |
local.local-vkr-id | 1274903 | - |
local.vkr-id | 53193 | - |
local.stud-group | 0В91 | - |
local.lichnost-id | 171217 | - |
local.thesis.level-id | 1 | - |
local.tutor-lichnost-id | 58633 | - |
dc.subject.udc | 519.854:657.22 | - |
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.