Кафедра "Облік і фінанси"

Постійне посилання колекціїhttps://repository.kpi.kharkov.ua/handle/KhPI-Press/1125

Офіційний сайт кафедри http://web.kpi.kharkov.ua/acctfin/main

Кафедра "Облік і фінанси" створена в 2021 році на основі кафедр "Бізнес-аналітика, облік і готельно-ресторанна справа" та "Міжнародний бізнес і фінанси" (НАКАЗ 552 ОД від 26.11.2021 року).

Кафедра "Бізнес-аналітика, облік і готельно-ресторанна справа" носила цю назву від червня 2021 року, попередня назва – "Економічний аналіз та облік". Кафедра "Міжнародний бізнес та фінанси заснована в 1996 році.

Кафедра входить до складу Навчально-наукового інституту економіки, менеджменту і міжнародного бізнесу Національного технічного університету "Харківський політехнічний інститут".

У складі науково-педагогічного колективу кафедри працюють: 5 докторів економічних наук, 17 кандидатів наук: 15 –економічних, 2 – технічних; 4 співробітника мають звання професора, 11 – доцента.

Переглянути

Фільтри

20181

Налаштування

DOI: search.filters.doi.doi.org/10.33111/nfmte.2018.127Ключові слова: search.filters.subject.correlation analysis

Результати пошуку

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
  • Ескіз
    Документ
    Применение нейронных сетей в управлении энергоэффективностью предприятия
    (Київський національний економічний університет ім. Вадима Гетьмана, 2018) Клепикова, Светлана Владимировна
    Статья посвящена созданию методики использования нейронных сетей при решении задач управления энергоэффективностью предприятия, позволяющей получить приближенное ожидаемое значение энергоемкости производства в зависимости от значений основных влияющих на нее факторов. В качестве нейронной сети выбран многослойный прямонаправленный перцептрон, синтез которого осуществлен применением метода генетического алгоритма. При определении выборки для синтеза нейронной сети использованы результаты, полученные методом априорного ранжирования и корреляционно‐регрессионного анализа по статистическим данным промышленных предприятий машиностроительного профиля. Приведены рекомендации использования методики и применения ее результатов при практической реализации на предприятии. Проведенные на ее основе расчеты обеспечили высокую точность прогнозирования значений энергоемкости для предприятий, которые были включены в выборку при синтезе нейронной сети, и приемлемую погрешность при проверке по предприятиям, включенным в тестовую выборку.