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
Аннотация
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.
Ключевые слова
Информация об авторах
DOI: http://dx.doi.org/
Скачать полный текст статьи:
~1 МБ, *.pdf
(Размещен
24.09.2015)
Создано / Изменено: 18 августа 2015 / 20 сентября 2021
© ФГАОУ ВО «УрФУ имени первого Президента России Б.Н. Ельцина»
Увидели ошибку?
выделите фрагмент и нажмите:
Ctrl + Enter
Дизайн портала: Artsofte