1. Электронная библиотека БГЭУ
  2. «Вестник БГЭУ»
  3. 2019, № 1
Пожалуйста, используйте этот идентификатор, чтобы цитировать или ссылаться на этот ресурс: http://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/81784
Полная запись метаданных
Поле DCЗначениеЯзык
dc.contributor.authorСиница, М. Л.-
dc.contributor.authorSinitsa, M. L.-
dc.date.accessioned2020-03-20T08:20:47Z-
dc.date.available2020-03-20T08:20:47Z-
dc.date.issued2019-
dc.identifier.citationСиница, М. Л. Нейросетевое моделирование роста производительности труда / М. Л. Синица // Вестник Белорусского государственного экономического университета. - 2019. - № 1 - C. 82-91.ru_RU
dc.identifier.isbn1026-3578-
dc.identifier.urihttp://edoc.bseu.by:8080/handle/edoc/81784-
dc.description.abstractВпервые применена нейронная технология в исследовании производительности труда на примере предприятий машиностроения и металлообработки Республики Беларусь. Показано, как управлять нейросетевой моделью, которая может быть использована при прогнозировании роста производительности труда.ru_RU
dc.description.abstractThe author initiates applying neural technology to study labor productivity based on the example of machine building and metalworking enterprises of the Republic of Belarus. It is shown how to handle the neural network model, which can be used in forecasting the growth of labor productivity.-
dc.languageРусский-
dc.language.isoru_RUru_RU
dc.publisherБелорусский государственный экономический университетru_RU
dc.subjectпроизводительность трудаru_RU
dc.subjectнейронная сетьru_RU
dc.subjectмоделированиеru_RU
dc.subjectнейронная технологияru_RU
dc.subjectисследованияru_RU
dc.subjectlabor productivityru_RU
dc.subjectneural networkru_RU
dc.subjectmodelingru_RU
dc.titleНейросетевое моделирование роста производительности трудаru_RU
dc.title.alternativeNeural Network Modeling of Labor Productivity Groru_RU
dc.typeArticleru_RU
Располагается в коллекциях:2019, № 1

Файлы этого ресурса:
Файл Описание РазмерФормат 
Sinitsa_82_91.pdf237.14 kBAdobe PDFПросмотреть/Открыть
Показать базовое описание ресурса Порекомендовать ресурс Просмотр статистики


Все ресурсы в архиве электронных ресурсов защищены авторским правом, все права сохранены.