НЕЙРОННАЯ СЕТЬ ПРЯМОГО РАСПРОСТРАНЕНИЯ (FEEDFORWARD NEURAL NETWORK) В ИЗОБЛИЧЕНИИ СОКРЫТЫХ ДАННЫХ ГОСКОМСТАТА
2021
Голубев, А.М. (ООО «Т-Системс РУС») | Галанина, О.В. (Санкт-Петербургский государственный аграрный университет)
russe. Нейронные сети прямого распространения эффективно используются при некоторой информационной неопределенности для получения прогнозов и могут быть использованы для расчета промежуточных значений.Целью исследования является получение наивероятнейших количественных оценок скрытой или неопубликованной статистической информации.Например, в статистических сборниках неоднократно отсутствует информация по урожайности сахарной свеклы в некоторых регионах. Эта информация сознательно могла быть скрыта с целью обеспечения конфиденциальности первичных статистических данных в соответствии с Федеральным законом от 29 ноября 2007 №282-ФЗ «Об официальном статистическом учете и системе государственной статистики в Российской Федерации».Нейронная сеть прямого распространения способна решить поставленную задачу и оценить недостающие сведения.Предлагаемое научное исследование пригодно не только в оценке недостающей числовой информации статистических показателей АПК, но и в любых аналогичных жизненных ситуациях.
Afficher plus [+] Moins [-]Mots clés AGROVOC
Informations bibliographiques
Cette notice bibliographique a été fournie par Cifra Ltd
Découvrez la collection de ce fournisseur de données dans AGRIS
