Штучний інтелект

Анотація: У статті викладено аспекти визначення ціни об’єкта нерухомості з використанням модифікованого алгоритму стохастичної релаксації. Запропонований метод ідентифікації функції оцінки об’єкта нерухомості впроваджено в інформаційно-аналітичній системі «REMA». Виконано верифікацію отриманих результатів з використанням штучних нейронних мереж.

Ключові слова:

Посилання:

1. Уоссермен Ф. Нейрокомпьютерная техника: теория и практика. – М.: Мир, 1992. – 190 с.
2. Geman S., Geman D. Stochastic relaxation, Gibbs distribution and Baysian restoration of images // IEEETransactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1984. – Vol. 6. – P. 721-741.
3. Снитюк В.Е., Тазетдинов В.А. Применение метода стохастической релаксации для прогнозирования рынка недвижимости // Сборник докладов Междунар. научн. конф. «Нейросетевые технологии и их применение»: (Краматорск). – 2003. – С. 226-236.
4. Ивахненко А.Г. Долгосрочное прогнозирование и управление сложными системами. – К.: Техника, 1975. – 312 с.
5. Тазетдінов В.А. Структура програмно-алгоритмічного забезпечення процесів прийняття рішень на ринкунерухомості // Тези доп. учасників VI Міжнар. наук.-практ. конф. студентів, аспірантів та молодихвчених «Системний аналіз та інформаційні технології». – К.: НТУУ «КПІ», 2004. – C. 134-136.
6. Колмогоров А.Н. О представлении непрерывных функций нескольких переменных в виде суперпозициинепрерывных функций одного переменного // Докл. АН СССР. – 1957. – Т. 114, № 5. – С. 679-681.
7. Горбань А.Н. Обучение нейронных сетей. – М.: Изд. СССР-США СП «ParaGraph», 1990. – 160 с.
8. Гультяев А.К. Визуальное моделирование в среде MATLAB: Учеб. курс. – СПб.: Питер, 2000. – 432 с.