Исследование нечетких нейронных сетей в задачах макроэкономического прогнозирования

Autor: Zaychenko, Yu. P., Sevaye, Fatma, Titarenko, K. M., Titarenko, N. V.

Publikováno v: Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2004); 70-86
Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2004); 70-86
System research and information technologies; № 2 (2004); 70-86

Розглянуто нечіткі нейронні мережі, які використовують логічний висновок Мамдані та Цукамото. Описано алгоритми навчання мереж і прове

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::b5cbcc0e73319423ebbcba48b83a1230
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/172154

Порівняльний аналіз ефективності нечітких нейронних мереж у задачах прогнозування в економіці та фінансовій сфері

Autor: Zaychenko, Yu. P., Sevayee, F., Kelestin, Yu. V.

Publikováno v: Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2006); 56-70
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2006); 56-70
System research and information technologies; № 1 (2006); 56-70

Fuzzy neural networks (FNN) with the algorithm of Mamdani, Tsukamoto and Sugeno are considered in the problem of macroeconomic and financial indexes forecasting. The comparative experimental investigations of the FNN with different algorithms are des

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::606c642765bf36810ffdd8148a1ba10c
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/165433

Нечіткий метод групового урахування аргументів за невизначеними вхідними даними

Autor: Zaychenko, Yu. P.

Publikováno v: Системні дослідження та інформаційні технології; № 4 (2007); 40-57
Системные исследования и информационные технологии; № 4 (2007); 40-57
System research and information technologies; № 4 (2007); 40-57

The Fuzzy GMDH is extended for the case of fuzzy input data given in the form of uncertainty intervals. The mathematical model of this problem was constructed and the corresponding algorithm suggested: so called FGMDH with fuzzy inputs. The experimen

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::93a9b8eb2331b201b94f37698306a95c
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/127319

Comparative analysis of forecasting methods of Ukrainian macroeconomic indexes

Autor: Zaychenko, Yu. P., Gasanov, A. S.

Publikováno v: Системні дослідження та інформаційні технології; № 1 (2013); 67-78
Системные исследования и информационные технологии; № 1 (2013); 67-78
System research and information technologies; № 1 (2013); 67-78

Досліджено класичні методи короткострокового прогнозування макроекономічних показників України, а саме: метод експоненціального згла

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=scientific_p::aa0f0c9317c1cada275feadfa621d178
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/57172

Комплексный анализ риска банкротства корпораций в условиях неопределенности. Часть 2

Autor: Zgurovsky, M. Z., Zaychenko, Yu. P.

Publikováno v: Системні дослідження та інформаційні технології; № 2 (2012); 111-124
Системные исследования и информационные технологии; № 2 (2012); 111-124
System research and information technologies; № 2 (2012); 111-124
Системні дослідження та інформаційні технології: науково-технічний журнал

Different methods of enterprise bankruptcy risk analysis with application of fuzzy neural networks with the algorithms of finding Mamdani and Zukamoto are proposed. Experimental research of a clear method of Altman, fuzzy multi-method of Nedosekin an

Externí odkaz: https://explore.openaire.eu/search/publication?articleId=dedup_wf_001::65010e2f13a628bd2132e06bf88f5717
http://journal.iasa.kpi.ua/article/view/71978