МАТЕМАТИЧНІ МОДЕЛІ НЕЧІТКОЇ ЛОГІКИ, ЯК ЕЛЕМЕНТИ ШТУЧНОГО ІНТЕЛЕКТУ, В ПРОГНОЗУВАННІ БАНКРУТСТВА БАНКІВ

Олександр Олександрович Болдирєв

Анотація


У статті оцінено можливість використання методів теорії нечітких множин, розроблених діагностики банкрутства банків.


Ключові слова


штучний інтелект; математична модель нечіткої логіки; методи теорії нечітких множин; прогнозування банкрутства банків

Повний текст:

PDF

Посилання


Newell A., Simon H.A. Human Problem Solving. – Endlewood Cliffs, NI Prentice: – Hall, 1972 – 920 p.

Недосекин А.О. Сводный финансовый анализ российских предприятий за 2000-2003 гг. – На сайті http:sedok.narod.rusc – group.html.

Матвійчик А.В. Штучний інтелект в економіці: нейронні мережі, нечітка логіка. Монографія. КНЕУ – Київ, – 2011. – 439 с.


Пристатейна бібліографія ГОСТ






DOI: https://doi.org/10.26642/pbo-2011-3(21)Ч.1-55-57

Creative Commons License
Ця робота ліцензована Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International License.

Ліцензія Creative Commons
Цей твір ліцензовано за ліцензією Creative Commons Із Зазначенням Авторства - Некомерційна 4.0 Міжнародна.