О номере
Публикации
Партнеры
Июнь 2015 (опубликовано: 01.06.2015)
Выпуск 2(21)
Главная > Содержание > Экономико-аналитическая оценка рынка продуктов питания
имеющих сбалансированные рецептуры
Арет В. А., Алексеев Г. В., Аксенова О.И. , Байченко А.А.
Нейронные сети успешно применяются в экономике, бизнесе, технике, физике. С их помощью можно решать задачи прогнозирования, классификации или управления и, в более широком плане, задачи распознавания образов. Нейронные сети нелинейны по своей природе. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна, линейные модели работают плохо. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. Сравнительно простые нейронные сети, которые строит система, например, STNeuralNetworksили NeuroShell2. , являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике. В работе рассмотрен с названных позиций рынок продуктов питания имеющие сбалансированные рецептуры.
Читать статью полностью
Ключевые слова: нейронные сети, продукты питания, распознавание образов.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License
УДК 664.684.6
Экономико-аналитическая оценка рынка продуктов питания
имеющих сбалансированные рецептуры
Нейронные сети успешно применяются в экономике, бизнесе, технике, физике. С их помощью можно решать задачи прогнозирования, классификации или управления и, в более широком плане, задачи распознавания образов. Нейронные сети нелинейны по своей природе. В задачах, где линейная аппроксимация неудовлетворительна, линейные модели работают плохо. Нейронные сети учатся на примерах. Пользователь нейронной сети подбирает представительные данные, а затем запускает алгоритм обучения, который автоматически воспринимает структуру данных. Сравнительно простые нейронные сети, которые строит система, например, STNeuralNetworksили NeuroShell2. , являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике. В работе рассмотрен с названных позиций рынок продуктов питания имеющие сбалансированные рецептуры.
Читать статью полностью
Ключевые слова: нейронные сети, продукты питания, распознавание образов.