Файл: Применение нейронных сетей в экономике (Использование нейронных сетей в экономике).pdf
Добавлен: 25.06.2023
Просмотров: 821
Скачиваний: 17
В этой курсовой работе обсуждается тема использования нейронных сетей в сфере финансов и бизнеса, показано использование технологий нейронной сети на практике, их преимущества и недостатки в зависимости от параметров реализации.
Нейрокомпьютеры позволяют с высокой эффективностью решать ряд «интеллектуальных» задач. Это задачи распознавания образов, адаптивного управления, прогнозирования, диагностики и т. д. Нейронные сети и нейрокомпьютеры представляют собой принципиально новый подход к описанным проблемам.
Разработки в области нейрокомпьютеров поддерживаются рядом международных и национальных программ. В настоящее время по меньшей мере 50 нейросистем эксплуатируются в самых разных областях - от финансовых прогнозов до опыта.
Список использованных источников
- Барский А. Б. Нейронные сети: распознавание, управление, принятие решений / А. Б. Барский. — М.: Финансы и статистика, 2007. — 174 с.
- Гаскаров, Д. В. Интеллектуальные информационные системы / Д.В. Гаскаров. - Москва: СПб. [и др.] : Питер, 2017. - 432 c.
- Горбенко, А.О. Информационные системы в экономике: Учебное пособие / А.О. Горбенко. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2014. - 292 c.
- Гольдштейн, Б.С. Интеллектуальные сети / Б.С. Гольдштейн. - М.: Радио и связь, 2017. - 274 c.
- Джонс М. Т. Программирование искусственного интеллекта в приложениях / М. Тим Джонс; Пер. с англ. Осипов А. И. — М.: ДМК Пресс, 2006. — 312 с.
- Емельянов, С.В. Информационные технологии и вычислительные системы: Интернет-технологии. Математическое моделирование. Системы управления. Компьютерная графика / С.В. Емельянов. - М.: Ленанд, 2012. - 96 c.
- Исаев, Г.Н. Информационные системы в экономике: Учебник для студентов вузов / Г.Н. Исаев. - М.: Омега-Л, 2013. - 462 c.
- Искусственный интеллект. Десятая национальная конференция по искусственному интеллекту с м / Т.1-3; Наука - Москва, 2015. - 359 c.
- Искусственный интеллект. Междисциплинарный подход: моногр.; ИИнтелл - М., 2013. - 448 c.
- Косиненко, Н.С. Информационные системы и технологии в экономике: Учебное пособие для бакалавров / Н.С. Косиненко, И.Г. Фризен. - М.: Дашков и К, 2015. - 304 c.
- Любарский, Ю.Я. Интеллектуальные информационные системы / Ю.Я. Любарский. - М.: Наука, 2017. - 232 c.
- Макаров И. М., Лохин В. М., Манько С. В., Романов М. П. Искусственный интеллект и интеллектуальные системы управления; Наука - М., 2012. - 336 c.
- Новости информационных технологий / IT News, №14, 2013. - М.: ИТ Медиа, 2017. - 859 c.
- Осипов Г. С. Лекции по искусственному интеллекту; Либроком - М., 2014. - 272 c.
- Рутковская Д. Нейронные сети, генетические алгоритмы и нечёткие системы / Д. Рутковская, М. Пилиньский, Л. Рутковский. — М.: Горячая линия — Телеком, 2006. — 452 с.
- Рутковский Лешек Методы и технологии искусственного интеллекта; Горячая линия - Телеком - М., 2012. - 520 c.
- Ручкин В. Н., Фулин В. А. Универсальный искусственный интеллект и экспертные системы; БХВ-Петербург - М., 2011. - 240 c.
- Тарасов В.Б. (Ред.) Новости искусственного интеллекта, №2, 2004; Российская ассоциация искусственного интеллекта - М., 2014. - 132 c.
- Яхъяева Г. Э. Нечеткие множества и нейронные сети: учеб. Пособие / Г. Э. Яхъяева. — М.: Интернет-Ун-т Информ. Технологий: БИНОМ. Лаб. знаний, 2008. — 315 с.