Об адекватности нейросетевых моделей налогового контроля и управления в условиях дефицита наблюдений

Abstract

Исследуются вопросы использования кластеризации в качестве усиливающего блока к нейросетевым математическим моделям экономических объектов. Из учета специфики объекта моделирования (налогооблагаемых предприятий) предлагается эффективный способ кластеризации по аналогии построения вложенных отрезков. Рассмотрен реальный пример построения адекватных нейромоделей по данному способу.