Ідентифікація функції оцінки об’єкта нерухомості нейронною мережею

У статті викладено аспекти визначення ціни об’єкта нерухомості з використанням модифікованого алгоритму стохастичної релаксації. Запропонований метод ідентифікації функції оцінки об’єкта нерухомості впроваджено в інформаційно-аналітичній системі «REMA». Виконано верифікацію отриманих результатів з...

Повний опис

Збережено в:
Бібліографічні деталі
Дата:2009
Автор: Тазетдінов, В.А.
Формат: Стаття
Мова:Ukrainian
Опубліковано: Інститут проблем штучного інтелекту МОН України та НАН України 2009
Теми:
Онлайн доступ:https://nasplib.isofts.kiev.ua/handle/123456789/7822
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:Ідентифікація функції оцінки об’єкта нерухомості нейронною мережею / В.А. Тазетдінов // Штучний інтелект. — 2009. — № 1. — С. 130-136. — Бібліогр.: 8 назв. — укр.

Репозитарії

Digital Library of Periodicals of National Academy of Sciences of Ukraine
Опис
Резюме:У статті викладено аспекти визначення ціни об’єкта нерухомості з використанням модифікованого алгоритму стохастичної релаксації. Запропонований метод ідентифікації функції оцінки об’єкта нерухомості впроваджено в інформаційно-аналітичній системі «REMA». Виконано верифікацію отриманих результатів з використанням штучних нейронних мереж. В статье изложены аспекты определения цены объекта недвижимости с использованием модифицированного алгоритма стохастической релаксации. Предложенный метод идентификации оценки объекта недвижимости внедрен в информационно-аналитическую систему «REMA». Выполнена верификация полученных результатов с использованием искусственных нейронных сетей. The aspects of determination of cost of real estate objects with usage of tutoring stochastic relaxation modified algorithm have been developed. This method of identification of cost of real estate object has been introduced in information analytical system «REMA». The verification of obtained results with usage of neural artificial nets has been accomplished.
ISSN:1561-5359