Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics

Загальні питання постановки задач у нейромережевому моделюванні

General Issues of Setting Problems in Neural Network Modeling

DOI:

10.33111/nfmte.2012.189

Анотація: У статті проаналізовано підходи до здійснення постановки задач нейромережевого моделювання. Показано існування зв’язку між постановкою завдання та ефективністю функціонування результуючої моделі. Для формалізації процедури постановки задачі запропоновано набір базових задач, для яких обґрунтовано використання різних видів нейронних мереж. Розглянуто результати вирішення завдання валютного дилера в різних постановках.
Abstract: The paper analyzes the approaches to formulation the problems for the neural network simulation. It’s grounded the existence of correlation between formulation of the problem and the performance of the resulting model. To formalize the procedure of the problem formulation it’s proposed a set of basic tasks for which justified the use of different types of neural networks. Also it’s considered the results of the solution the foreign exchange dealer problem in various formulations.
Ключові слова: Нейронна мережа, базове завдання, прогнозування, класифікація, кластеризація, регресія.
Key words: Neural networks, basic task, prediction, classification, clustering, regression.
УДК: 519.86:004.82
UDC: 519.86:004.82
To cite paper
In APA style
Mints, O. (2012). General Issues of Setting Problems in Neural Network Modeling. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, 1, 189-206. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.189
In MON style
Мінц О. Загальні питання постановки задач у нейромережевому моделюванні. Нейро-нечіткі технології моделювання в економіці. 2012. № 1. С. 189-206. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.189 (дата звернення: 22.02.2024).
With transliteration
Mints, O. (2012) Zahalni pytannia postanovky zadach u neiromerezhevomu modeliuvanni [General Issues of Setting Problems in Neural Network Modeling]. Neuro-Fuzzy Modeling Techniques in Economics, no. 1. pp. 189-206. http://doi.org/10.33111/nfmte.2012.189 [in Russian] (accessed 22 Feb 2024).
# 1 / 2012 # 1 / 2012
65
Views
0
Downloads
0
Cited by

  1. McCulloch W. S., Pitts W. A logical calculus of the ideas immanent in nervous activity // Bulletin of Mathematical Biophysics. — 1943. — Vol. 5. — P. 115—133.
  2. Hebb D. O. The organization of Behavior: A Neuropsychological Theory. — New York: Wiley, 1949. — 335 p.
  3. Rosenblatt F. The perceptron: A probabilistic model for information storage and organization in the brain // Psychological Review. — 1958. — № 65. — P. 386–407.
  4. Mіnsky M. L., Papert S. A. Perceptrons. — Cambridge: MIT Press, 1969. — 263 p.
  5. Rumelhart D. E., Hinton G. E., Williams R. J. Learning internal representations by error propagation / Parallel Distributed Processing: Explorations in the Microstructure of Cognition (McClelland J. L. and Rumelhart D. E. eds.). — Cambridge: MIT Press. — 1986. — Vol. 1. — P. 318—362.
  6. Kohonen T. Self-organized formation of topologically correct feature maps// Biological Cybernetics, 1982. — Vol. 43. — P. 59—69.
  7. Hopfield J. J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities // Proceedings of National Academy of Sciences. — 1982. — April. — Vol. 79. — No. 8. — P. 2554—2558.
  8. Haykin S. Neural Networks: A Comprehensive Foundation. 2nd ed. — New Jersey: Prentice-Hall, 1999. — 823 p.
  9. Ежов А. А., Шумский С. А. Нейрокомпьютинг и его применения в экономике и бизнесе (серия «Учебники экономико-аналитического института МИФИ» под ред. проф. В. В. Харитонова). — М.: МИФИ, 1998. — 224 с.
  10. Матвійчук А. В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка: Монографія. — К.: КНЕУ, 2011. — 439 с.
  11. Rutkowski L. Metody i techniki sztucznej inteligencji. — Warszawa: wydawnyctwo naukowe PWN, 2009. — 452 s.
  12. Экономика и право. Энциклопедический словарь. — М.: Изд-во Дашков и Ко., 2001. —568 с.
  13. Лысенко Ю. Г., Тимохин В. Н., Руденский Р. А. и др. Управление коммерческим банком: инновационный аспект. — Донецк: ООО «ЮгоВосток, Лтд», 2008. —328 с.
  14. Лысенко Ю. Г., Минц А. Ю., Стасюк В. Г. Поиск эффективных решений в экономических задачах. — Донецк: ДонНУ; ООО «ЮгоВосток, Лтд», 2002. —101 с.
  15. Минц А. Ю. Прогнозирование валютных рынков с использованием самоорганизующихся нейронных сетей // Вісник СНУ ім. В. Даля. —2004. — № 4 (74). — С. 184—193.