Journal of Applied Economic Research
ISSN 2712-7435
БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К РЕГУЛЯРИЗАЦИИ НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЕЙ КЛАСТЕРИЗАЦИИ ЭКОНОМИЧЕСКИХ ОБЪЕКТОВ (НА ПРИМЕРЕ МОДЕЛИ ПОДДЕРЖКИ ПРИНЯТИЯ РЕШЕНИЙ ПО НАЛОГОВОМУ РЕГУЛИРОВАНИЮ)
Бирюков Александр Николаевич
Abstract
В статье построена нейросетевая модель кластеризации предприятий – налогоплательщиков.
Использованы для сравнения два метода – самоорганизующихся карт Кохонена и k-средних. Построение модели изложено на основе теории байесовской кластеризации, разработанной А.С. Шумским. Расчеты показали близость полученных результатов кластеризации по обеим моделям, которые будут полезны в разработке управленческих решений по налоговому регулированию.
Keywords
About Authors
DOI: http://dx.doi.org/
Download full text article:
~1 MB, *.pdf
(Uploaded
24.09.2015)
Created / Updated: 23 September 2021 / 23 September 2021
© Federal State Autonomous Educational Institution of Higher Education «Ural Federal University named after the first President of Russia B.N.Yeltsin»
Remarks?
select the text and press:
Ctrl + Enter
Portal design: Artsofte
Contact us
Rector's Office
Rector, Dr. Victor Koksharov
Tel. +7 (343) 375-45-03, e-mail: rector@urfu.ru
Vice-Rector for International Relations, Dr. Maxim Khomyakov
Tel. +7 (343) 375-46-27, e-mail: Maksim.Khomyakov@urfu.ru