Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля с помощью оптимизационной интерационной процедуры очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений

Главная > Журналы > «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» > Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2006 г. > Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля с помощью оптимизационной интерационной процедуры очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений

350 руб

Журнал «Нейрокомпьютеры: разработка, применение» №3 за 2006 г.

Статья в номере:

Совершенствование нейросетевой математической модели налогового контроля с помощью оптимизационной интерационной процедуры очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений

Авторы:

Горбатков С. А., Полупанов Д. В.

Аннотация:

Предложена оптимизационная итерационная процедура очистки кластера исходных данных от аномальных наблюдений по векторному критерию точности и устойчивости. Проведены вычислительные эксперименты по построению эффективных нейросетевых моделей камеральных налоговых проверок для предприятий строительства.