ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ОБУЧЕНИЯ ИНС С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БАНКОВ НА БАЗЕ ДЕМОПРИМЕРА ПРОГРАММЫ DEDUCTOR

Рассмотрено решение задачи кластеризации банков в имитационной табличной модели нейронной сети Кохонена по алгоритму LUCA («обучение с помощью клеточных автоматов» - Learning by Using Cellular Automata) и аналитической платформе Deductor.

Авторы

Тэги

новый алгоритм обучения самоорганизующихся карт Кохонена с помощью клеточного автомата табличное моделирование кластеризация банков аналитическая платформа Deductor

Тематические рубрики

Общественные науки

Предметные рубрики

В этом же номере:

СОСТОЯНИЕ И ТЕНДЕНЦИИ РАЗВИТИЯ ФИНАНСОВО- КРЕДИТНОГО МЕХАНИЗМА В АГРОПРОМЫШЛЕННОМ КОМПЛЕКСЕ РЕГИОНА (НА ПРИМЕРЕ АГРАРНЫХ РАЙОНОВ ОРЛОВСКОЙ ОБЛАСТИ), РАЗРАБОТКА ПРОЦЕДУРЫ УПРАВЛЕНИЯ ИННОВАЦИЯМИ С ИСПОЛЬЗОВАНИЕМ ДЕЯТЕЛЬНОСТНОГО ПОДХОДА, ...

Резюме по документу**

** - вычисляется автоматически, возможны погрешности

Похожие документы:

Похожие документы из РУАЭСТ
|
Похожие документы из Руконт

ПРИМЕНЕНИЕ АЛГОРИТМА ОБУЧЕНИЯ ИНС С ПОМОЩЬЮ КЛЕТОЧНЫХ АВТОМАТОВ ДЛЯ КЛАСТЕРИЗАЦИИ БАНКОВ НА БАЗЕ ДЕМОПРИМЕРА ПРОГРАММЫ DEDUCTOR

Помощь:

Участники: