БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К РЕГУЛЯРИЗАЦИИ И ПРЕДОБРАБОТКЕ ДАННЫХ В НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЯХ НАЛОГОВОГО КОНТРОЛЯ
УДК 004.2
Горбатков С. А., Фархиева С. А., Солнцев А. М., Чапкович А. А.
БАЙЕСОВСКИЙ ПОДХОД К РЕГУЛЯРИЗАЦИИ И ПРЕДОБРАБОТКЕ ДАННЫХ В НЕЙРОСЕТЕВЫХ МОДЕЛЯХ НАЛОГОВОГО КОНТРОЛЯ
Уфимский филиал Финансового университета при Правительстве РФ, Уфимский государственный авиационный технический университет, Г. Уфа, Россия
UDC 004.2
Gorbatkov S. A., Farkhieva S. A., Solncev A. M., Chapkovich A. F.
A BAYESIAN APPROACH TO THE REGULARIZATION AND PRE-PROCESSING DATA IN CONNECTIONIST MODELS OF TAX CONTROL
The Ufa branch of the Finance Academy under the Government of the Russian Federation, Ufa state aviation technical University, Ufa, Russia
В данной работе рассматривается один из методов регуляризации некорректных задач восстановления многомерных нелинейных зависимостей, скрытых в данных, применительно к экономическим прикладным задачам налогового контроля – метод стабилизаторов А. Н. Тихонова.
Ключевые слова: байесовский подход, регуляризация, нейросеть, налоговый контроль, предобработка, некорректные задачи.
This paper describes a method of regularization of ill-posed problems recovery of multidimensional nonlinear relationships hidden in the data in relation to the economic problems of application of the tax control - a method of stabilizing Tikhonov.
Key words: Bayesian approach, regularization, neural network, tax control, pre-treatment, ill-posed problems.