1. Університет митної справи та фінансів
  2. Роботи вчених Університету
  3. Факультет інноваційних технологій
  4. Кафедра комп`ютерних наук та інженерії програмного забезпечення
Будь ласка, використовуйте цей ідентифікатор, щоб цитувати або посилатися на цей матеріал: http://biblio.umsf.dp.ua/jspui/handle/123456789/2475
Повний запис метаданих
Поле DCЗначенняМова
dc.contributor.authorМороз, Б. І.-
dc.contributor.authorКоноваленко, С. М.-
dc.contributor.authorMoroz, B. I.-
dc.contributor.authorKonovalenko, S. N.-
dc.date.accessioned2017-06-06T12:01:26Z-
dc.date.available2017-06-06T12:01:26Z-
dc.date.issued2017-06-06-
dc.identifier.citation1. Кунєв Ю.Д. Управління в митній службі: підручник / Ю.Д. Кунєв, І.М. Коросташова, А.В. Мазур, С.П. Шапошник / За ред. Ю.Д. Кунєва. – К.: Центр навчальної літератури, 2006. – 408 с. 2. Основи митної справи в Україні: підручник / За ред. П.В. Пашка. – К.: Знання, 2008. – 652 с. 3. Регулювання митної справи: підручник / За ред. А.Д. Войцещука. – Хмельницький: Інтрада, 2007. – 312 с. 4. Ripley B.D. Neural Networks and Related Methods for Classification / B.D. Ripley // Journal of the Royal Statistical Society, Series B, Methodological. – 1994. P. 409-456. 5. Hagan M.T. Neural Networks for Control / M.T. Hagan, H.B. Demuth // Proceedings of the 1999 American Control Conference, San Diego, CA, 1999. – Р. 1642-1656. 6. Осовский С. Нейронные сети для обработки информации: Пер. с польского И.Д. Рудинского / С. Осовский. – М.: Финансы и статистика, 2002. – 344 с. 7. Саймон Хайкин Нейронные сети: полный курс, 2-е издание: Пер. с англ. / Саймон Хайкин. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2006. – 1104 с. 8. Каллан Роберт Основные концепции нейронных сетей / Роберт Каллан. – М.: Издательский дом "Вильямс", 2001. – 287 с. 9. Лю Б. Теория и практика неопределенного программирования / Б. Лю. – М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2005. – 416 с. 10. Борисов Е.С. Классификатор на основе многослойной нейронной сети. [Електронний ресурс] – Режим доступу: http//www.mechanoid.kiev.ua. 11. Swingler K. Applying Neural Networks. A Practical Guide / K. Swingler. – Academic Press, 1996.uk_UA
dc.identifier.issn2079-00ХХ-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/123456789/2475-
dc.description.abstractРозглянуто деякі аспекти розвитку автоматизованої системи аналізу ризиків порушення митного законодавства, а саме можливість застосування методів та засобів штучного інтелекту у вигляді нейромережевого моделювання. Описана модель нейронної мережі типу багатошаровий персептрон та використано ітеративний метод навчання з можливістю обходу локальних мінімумів. Іл.: 1. Табл.: 1. Бібліогр.: 11 назв.uk_UA
dc.language.isoukuk_UA
dc.publisherНациональный технический университет «ХПИ»uk_UA
dc.relation.ispartofseriesВестник Национального технического университета “ХПИ”. Тематический выпуск “Информатика и моделирование”;№ 17, 2011-
dc.subjectаналіз ризиківuk_UA
dc.subjectнейронна мережаuk_UA
dc.subjectперсептронuk_UA
dc.subjectітеративний методuk_UA
dc.titleДеякі аспекти розвитку системи аналізу ризиків порушення митного законодавстваuk_UA
dc.title.alternativeSome aspects of development system of the analysis risks infringement of the customs legislationuk_UA
dc.typeArticleuk_UA
Розташовується у зібраннях:Кафедра комп`ютерних наук та інженерії програмного забезпечення

Файли цього матеріалу:
Файл Опис РозмірФормат 
Вісник_ХПІ_2011_17.pdfЕлектронне видання332,36 kBAdobe PDFПереглянути/Відкрити
Показати базовий опис матеріалу Перегляд статистики


Усі матеріали в архіві електронних ресурсів захищені авторським правом, всі права збережені.