Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки

• Veröffentlicht in: Індуктивне моделювання складних систем
• Datum: 2019
• 1. Verfasser: Савка, Н.Я.
• Format: Artikel
• Sprache: Ukrainisch
• Veröffentlicht: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
• Online Zugang: https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181405
• Назва журналу: Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
• Zitieren: Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки / Н.Я. Савка // Індуктивне моделювання складних систем: Зб. наук. пр. — К.: МННЦ ІТС НАН та МОН України, 2019. — Вип. 11. — С. 95-102. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Розроблено архітектуру штучної нейронної мережі радіально-базисними функціями для моделювання та прогнозування індексів фінансової безпеки. Зазначено, що одним із основних чинників впливу на показники фінансової безпеки є податковий борг. Результатами експериментів підтверджено ефективність розробленої архітектури нейронної мережі радіального типу. The architecture of artificial neural network with radial basis functions for modeling and forecasting of financial security indices has been developed. It is noted that one of the main factors of financial security affecting is tax debt. The experiment results confirme the effectiveness of the developed radial-type neural network architecture. Разработана архитектура искусственной нейронной сети из радиально-базисными функциями для моделирования и прогнозирования индексов финансовой безопасности. Отмечено, что одним из основных факторов влияния на показатели финансовой безопасности есть налоговый долг. Результатами экспериментов подтверждена эффективность разработанной архитектуры нейронной сети радиального типа.