IDEAS home Printed from https://ideas.repec.org/a/scn/031903/16469213.html
   My bibliography  Save this article

Экономико-Аналитическая Оценка Рынка Продуктов Питания Имеющих Сбалансированные Рецептуры

Author

Listed:
  • АРЕТ В.А.

    (Университет ИТМО)

  • АЛЕКСЕЕВ Г.В.

    (Университет ИТМО)

  • АКСЕНОВА О.И.

    (Университет ИТМО)

  • БАЙЧЕНКО А.А.

    (Университет ИТМО)

Abstract

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, ST Neural Networks или NeuroShell 2., являются мощным оружием в арсенале специалиста по прикладной статистике. В работе рассмотрен с названных позиций рынок продуктов питания имеющие сбалансированные рецептуры.

Suggested Citation

  • Арет В.А. & Алексеев Г.В. & Аксенова О.И. & Байченко А.А., 2015. "Экономико-Аналитическая Оценка Рынка Продуктов Питания Имеющих Сбалансированные Рецептуры," Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент», CyberLeninka;Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики», issue 2, pages 340-347.
  • Handle: RePEc:scn:031903:16469213
    as

    Download full text from publisher

    File URL: http://cyberleninka.ru/article/n/ekonomiko-analiticheskaya-otsenka-rynka-produktov-pitaniya-imeyuschih-sbalansirovannye-retseptury
    Download Restriction: no
    ---><---

    Corrections

    All material on this site has been provided by the respective publishers and authors. You can help correct errors and omissions. When requesting a correction, please mention this item's handle: RePEc:scn:031903:16469213. See general information about how to correct material in RePEc.

    If you have authored this item and are not yet registered with RePEc, we encourage you to do it here. This allows to link your profile to this item. It also allows you to accept potential citations to this item that we are uncertain about.

    We have no bibliographic references for this item. You can help adding them by using this form .

    If you know of missing items citing this one, you can help us creating those links by adding the relevant references in the same way as above, for each refering item. If you are a registered author of this item, you may also want to check the "citations" tab in your RePEc Author Service profile, as there may be some citations waiting for confirmation.

    For technical questions regarding this item, or to correct its authors, title, abstract, bibliographic or download information, contact: CyberLeninka (email available below). General contact details of provider: http://cyberleninka.ru/ .

    Please note that corrections may take a couple of weeks to filter through the various RePEc services.

    IDEAS is a RePEc service. RePEc uses bibliographic data supplied by the respective publishers.