DSpace Institutional Repository of Vadym Hetman Kyiv National Economic University
 

iRKNEU >
Інститут інформаційних технологій в економіці >
Кафедра інформатики та системології >

Please use this identifier to cite or link to this item: http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/19535

Название: Концептуальні моделі діагностики банкрутств, засновані на методах штучного інтелекту
Другие названия: Conceptual models of bankruptcies diagnosis methods based on artificial intelligence
Авторы: Кисіль, Тетяна Миколаївна
Kissel, T. M.
Кисель, Татьяна Николаевна
Ключевые слова: алгоритм зворотного поширення помилки
алгоритм навчання
бази даних
банківська система
банкрутства
діагностика банкрутств
моделі
методи
моделювання
нейроні мережі
показники
прийняття рішень
фінансова криза
фінансовий аналіз
algorithm of back propagation
algorithm training
database
banking
bankruptcy
bankruptcy diagnosis
models
methods
modeling
neural networks
performance
decision making
financial crisis
financial analysis
алгоритм обратного распространения ошибки
алгоритм обучения
базы данных
банковская система
банкротства
диагностика банкротств
модели
методы
моделирование
нейронные сети
показатели
принятие решений
финансовый кризис
финансовый анализ
Submit Date: 2016-09-22T08:53:57Z
Issue Date: 2015
Издатель: ДВНЗ «Київський національний університет імені Вадима Гетьмана»
Библиографическое описание: Кисіль Т. М. Концептуальні моделі діагностики банкрутств, засновані на методах штучного інтелекту / Т. М. Кисіль // Моделювання та інформаційні системи в економіці : зб. наук. пр. / М-во освіти і науки України, ДВНЗ «Київ. нац. екон. ун-т ім. Вадима Гетьмана» ; редкол.: В. К. Галіцин (відп. ред.) [та ін.]. – Київ : КНЕУ, 2015. – Вип. 91. – С. 274–283.
Краткий осмотр (реферат): В даній статті розглянуто класичні підходи до оцінювання ймовірності банкрутств банківських систем. Проведено моделювання діагностики банкрутств, заснованих на методах штучного інтелекту з використанням алгоритму зворотного поширення помилки багатошарової нейронної системи.
This article describes classical approaches to estimating the probability of bankruptcy of the banking systems. The work considers the simulation of diagnostics of bankruptcies, based on techniques of artificial intelligence using the algorithm of error back-propagation of the multilayer neural system.
В данной статье рассмотрены классические подходы к оценке вероятности банкротств банковских систем. Проведено моделирование диагностики банкротств, основанные на методах искусственного интеллекта с использованием алгоритма обратного распространения ошибки многослойной нейронной системы.
URI: http://ir.kneu.edu.ua/handle/2010/19535
Appears in Collections:Випуск № 91
Кафедра інформатики та системології

Files in This Item:

File Description SizeFormat
274-283.pdf414,31 kBAdobe PDFView/Open

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

DSpace Software Copyright © 2002-2010  Duraspace - Feedback