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

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 розробле...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Опубліковано в: :Індуктивне моделювання складних систем
Дата:2019
Автор: Савка, Н.Я.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України 2019
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181405
Теги: Додати тег
Немає тегів, Будьте першим, хто поставить тег для цього запису!
Назва журналу:Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Цитувати: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.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
id nasplib_isofts_kiev_ua-123456789-181405
record_format dspace
spelling Савка, Н.Я.
2021-11-13T18:06:55Z
2021-11-13T18:06:55Z
2019
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.
XXXX-0044
https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181405
519.876.5: 616.2
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.
uk
Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
Індуктивне моделювання складних систем
Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
Artificial neural networks with radial-basic functions for modeling financial security indicators
Article
published earlier
institution Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
collection DSpace DC
title Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
spellingShingle Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
Савка, Н.Я.
title_short Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
title_full Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
title_fullStr Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
title_full_unstemmed Штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
title_sort штучні нейронні мережі з радіально-базисними функціями для моделювання показників фінансової безпеки
author Савка, Н.Я.
author_facet Савка, Н.Я.
publishDate 2019
language Ukrainian
container_title Індуктивне моделювання складних систем
publisher Міжнародний науково-навчальний центр інформаційних технологій і систем НАН та МОН України
format Article
title_alt Artificial neural networks with radial-basic functions for modeling financial security indicators
description 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.
issn XXXX-0044
url https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/181405
citation_txt 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.
work_keys_str_mv AT savkanâ štučníneironnímerežízradíalʹnobazisnimifunkcíâmidlâmodelûvannâpokaznikívfínansovoíbezpeki
AT savkanâ artificialneuralnetworkswithradialbasicfunctionsformodelingfinancialsecurityindicators
first_indexed 2025-12-07T13:25:25Z
last_indexed 2025-12-07T13:25:25Z
_version_ 1850856099181232128