Как проехать Контакты 
Библиотека
Общие сведения
Вход для зарегистрированных читателей
База данных АГРОС
Авторитетный файл наименований научных учреждений АПК
Библиотека-депозитарий ФАО
Издания
Выставки
Виртуальные выставки
Электронные библиотеки ЦНСХБ
Сельскохозяйственная Электронная Библиотека Знаний (СЭБиЗ)
Биографическая энциклопедия ученых-аграриев

ЦЭБС АПК
Сводный каталог библиотек АПК
Каталоги библиотек АПК
Обменный фонд
Электронная библиотека Сводного каталога
Ведомственный экземпляр НИУ

Услуги
Избирательное распространение информации
Доставка документов
Терминал удаленного доступа
Виртуальное библиографическое обслуживание
Форум читателей ЦНСХБ
Инструкции
Информационные услуги
Транслитерация
Баннеры ФГБНУ ЦНСХБ
Рейтинг@Mail.ru Яндекс.Метрика
[Ввод запроса]

^ШХР: H12-457
^АВТ: Slavici T.; Mnerie D.
^ЗГЛ: Some applications of artificial neural networks in agricultural management [Некоторые особенности применения искусственных нейронных сетей в управлении с.-х. предприятием. (Румыния)]
^ВЫХ: Aktualni zadaci mehanizacije poljoprivrede / Sveuciliste u Zagrebu, Agron. fak. [et al.]. - Zagreb, 2012. - P. 363-373
^ДАТ: 2012
^ПРМ: Bibliogr.:p.372-373
+Реферат

^РЕФ: Оценивали возможность применения искусственных нейронных сетей (ИНС) для прогнозирования вероятности банкротства с.-х. предприятия. Использовались исходные данные по 56 с.-х. организациям, включающие разные виды производственных затрат. Предполагалось, что в каждой из них работало 50 чел. Для составления обучающей модели и оценки достоверности полученных результатов применяли компьютерную программу МАТЛАБ. В качестве детерминирующих признаков банкротства выбраны объем денежной массы, движение рабочей силы, операционные издержки и кредиторская задолженность. После обработки исходных данных при помощи ИНС были составлены графики целевой функции с указанием стандартной ошибки и стандартного отклонения. Отмечена точность прогнозирования с использованием ИНС по сравнению с традиционными методами математического программирования. Рекомендовано применять ИНС в тех случаях, когда математическая модель процесса неизвестна или является слишком сложной и неточной, когда объем исходных данных недостаточен и присутствует сильный "шум" и когда имеется несколько ограничений, которые должны оптимизироваться одновременно. Ил. 7. Библ. 12.

^TRN: 1282861
^ВИД: Статья из книги
^ЯЗК: Английский
+Индексирование



  назад   Главная страница ЦНСХБ  

Все права защищены 1998-2017 год ©Федеральное государственное бюджетное научное учреждение «Центральная научная сельскохозяйственная библиотека»