|
|
|
УДК: 004.42; 519.85 Ишакова Е.Н., Зубкова Т.М. МАТЕМАТИЧЕСКОЕ И АЛГОРИТМИЧЕСКОЕ ОБЕСПЕЧЕНИЕ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ РИСКОВ НА ОСНОВЕ НЕЙРОННОЙ СЕТИ КОХОНЕНАВ статье рассматривается математическая и алгоритмическая модель прогнозирования рисков с применением искусственных нейронных сетей на примере образовательного процесса. Модель основана на картах самоорганизации (сети Кохонена) с различными вариантами обучения и использует метод главных компонент. Ключевые слова: нейронные сети, сеть Кохонена, метод главных компонент, прогнозирование рисков.
Список использованной литературы:
1. Бек, У. Общество риска. На пути к другому модерну / У. Бек. — М.: Прогресс-Традиция, 2000. — 384 с.
2. Ишакова, Е. Н. Методические основы идентификации и анализа рисков подготовки будущих программных инженеров / Е.Н. Ишакова, Ж.Г. Пискунова // Интеллект. Инновации. Инвестиции. — 2012. — №2. — С. 142–145.
3. Абрамова, И. Г. Теория педагогического риска: автореф. дис.... д-ра пед. наук / И.Г. Абрамова. — СПб., 1996. — 36 с.
4. Головачев, С.С. Использование искусственных нейронных сетей для прогнозирования американского фондового рынка в период кризиса / С.С. Головачев // Управление экономическими системами: Электронный научный журнал. — 2012. — №11 (47). — Режим доступа: http://www.uecs.ru/uecs-47-472012. — Дата доступа: 25.01.2014.
5. Круглов, В.В. Искусственные нейронные сети: Теория и практика / В.В. Круглов, В.В. Борисов. — М.: Горячая линия — Телеком, 2002. — 382 с.
6. Kohonen, Т. The self-organizing mар / T. Kohonen // Proceedings of the Institute of Electrical and Electronics Engineers. — 1990. — V. 78. — P. 1464–1480.
7. Хайкин, С. Нейронные сети: полный курс, 2 издание : Пер. с англ. / С. Хайкин. — М.: Издательский дом Вильямс, 2006. — 1104 с.
8. Jolliffe, I.T. Principal Component Analysis / I.T. Jolliffe. — New York: Springer-Verlag, 2002. — 489 p.
О статье
Авторы: Ишакова Е.Н., Зубкова Т.М.
Год: 2014
|
|
Главный редактор |
Сергей Александрович МИРОШНИКОВ |
|
|