Рейтинг пользователей: / 0
ХудшийЛучший 
УДК 519.8
Мельников Александр Юрьевич,Сирунян Анна Сааковна,,,,,
СИСТЕМА ДЛЯ ПРОГНОЗИРОВАНИЯ ПРОДОЛЖИТЕЛЬНОСТИ ПРЕБЫВАНИЯ БЕЗРАБОТНОГО НА УЧЕТЕ ПРИ ПОМОЩИ ИСКУССТВЕННЫХ НЕЙРОННЫХ СЕТЕЙ
Melnikov A.Y., Sirunjan A.S.
THE SYSTEM FOR PREDICTING THE DURATION OF STAY UNEMPLOYED REGISTERED USING THE ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS

Аннотация. В работе рассмотрена проблема безработицы и ее влияние на экономическую ситуацию в стране. Проанализированы факторы, влияющие на риск длительной безработицы. Для решения задачи прогнозирования выбран метод искусственных нейронных сетей с архитектурой двух

Ключевые слова: безработица, метод искусственных нейронных сетей, персептрон, активационная функция, алгоритм обратного распространения ошибки, информационная модель, унифицированный язык моделирования, визуальное программирование.

Abstract. The problem of unemployment and its impact on the economic situation in the country is considered. The factors that affect this are considered. The method of artificial neural network with two-layer perceptron architecture to solve the problem of predicti

Keywords: unemployment, artificial neuron, the method of artificial neural networks, two-layer perceptron, activation function, back propagation algorithm, information model, Unified Modeling Language, visual programming.

ЧИТАТЬ ВЕСЬ ТЕКСТ >>>

 
Секции-март 2014