Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.authorКлименко, А.В.-
dc.contributor.authorЯцковец, М.В.-
dc.contributor.authorКарась, Ю.С.-
dc.date.accessioned2020-09-14T06:46:33Z-
dc.date.available2020-09-14T06:46:33Z-
dc.date.issued2020-
dc.identifier.citationКлименко, А.В. Методы оценки конкурентоспособности компании с использованием нейронных сетей / А.В. Клименко, М.В. Яцковец, Ю,С. Карась // Известия Гомельского государственного университета имени Ф. Скорины. Сер.: Естественные науки. - 2020. - № 3 (120). - С. 112-115.ru
dc.identifier.urihttp://elib.gsu.by/handle/123456789/11754-
dc.description.abstractДано краткое определение нейронным сетям и конкурентоспособности. Рассматриваются преимущества использования нейронных сетей в решении таких задач, как анализ и прогнозирование данных. Приводится обоснование необходимости автоматизации процесса определения уровня конкурентоспособности. Приведены математические формулы расчета частных, общих и интегральных индексов. A brief definition of neural networks and competitiveness is provided. The advantages of using neural networks in solving problems such as data analysis and forecasting are considered. The rationale for automating the process of determining the level of competitiveness is given. The mathematical formulas for calculating the partial, general and integral indices are given.ru
dc.language.isoРусскийru
dc.publisherГомельский государственный университет имени Ф. Скориныru
dc.subjectконкурентоспособностьru
dc.subjectметоды оценки конкурентоспособностиru
dc.subjectНСru
dc.subjectнейронные сетиru
dc.subjectcompetitivenessru
dc.subjectmethods for evaluating competitivenessru
dc.subjectNNru
dc.subjectneural networksru
dc.titleМетоды оценки конкурентоспособности компании с использованием нейронных сетейru
dc.typeArticleru
dc.identifier.udk004.032.26:339.137:334.722.8-
dc.rootИзвестия Гомельского государственного университета имени Ф. Скориныru
dc.placeOfPublicationГомельru
dc.seriesЕстественные наукиru
dc.number№ 3 (120)ru
Appears in Collections:Известия ГГУ им. Франциска Скорины. Естественные науки

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
Klimenko_Yaskovec_Karas_Methods_for_assessing.pdf392.33 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.