Экономико-аналитическая оценка рынка продуктов питания имеющих сбалансированные рецептуры

Арет В.А., Алексеев Г.В., Аксенова О.И. and Байченко А.А.
Additional contact information
Арет В.А.: Университет ИТМО
Алексеев Г.В.: Университет ИТМО
Аксенова О.И.: Университет ИТМО
Байченко А.А.: Университет ИТМО

Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент», 2015, issue 2, 340-347

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.

Keywords: НЕЙРОННЫЕ СЕТИ; NEURAL NETWORKS; ПРОДУКТЫ ПИТАНИЯ; FOOD; РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ; PATTERN RECOGNITION (search for similar items in EconPapers)
Date: 2015
References: Add references at CitEc
Citations:

Downloads: (external link)
http://cyberleninka.ru/article/n/ekonomiko-analiti ... irovannye-retseptury

Related works:
This item may be available elsewhere in EconPapers: Search for items with the same title.

Export reference: BibTeX RIS (EndNote, ProCite, RefMan) HTML/Text

Persistent link: https://EconPapers.repec.org/RePEc:scn:031903:16469213

Access Statistics for this article

More articles in Научный журнал НИУ ИТМО. Серия «Экономика и экологический менеджмент» from CyberLeninka, Федеральное государственное автономное образовательное учреждение высшего образования «Санкт-Петербургский национальный исследовательский университет информационных технологий, механики и оптики»
Bibliographic data for series maintained by CyberLeninka ().