NEURAL NETWORK OPTIMIZATION OF FISCAL-TAX BURDEN AS AN ELEMENT OF REGION’S ECONOMY DIGITALIZATION
DOI:
https://doi.org/10.26906/SUNZ.2018.3.088Keywords:
neural network, neural network optimization, fiscal and tax burden, digitalization, regional economyAbstract
The purpose of the article is to develop a technology for constructing neural network models for automatic monitoring of the tax burden to achieve an optimal balance between the possibility of developing a successful business and sufficient filling of the regional budget. Methodology. A multilayer perceptron was used for the research, an algorithm for back propagation was used, as well as a neuro management technology. Results. Automated the process of determining the elements of the gradient vector in the implementation of the traditional method of back propagation of the error using the technology of neural control. Originality. For the first time, a solution to optimize the fiscal and tax burden of the region with the application of the back propagation algorithm was proposed. Practical value. Using the proposed methodology will create a software tool for the transition to an automatic system for optimal management of the economy.Downloads
References
Алёшин С. П. Нейросетевой базис поддержки решений в пространстве факторов и состояний высокой размерности / Полтава : Скайтек, 2013. – 208 с.
Алёшин С. П. Нейросетевой контроллинг динамики процессов как пространства состояний высокой размерности / С. П. Алёшин, Е. А. Бородина // Вестник РГУПС. – 2013. – № 4. – С. 35 – 42.
Хайкин С. Нейронные сети : Полный курс / С. Хайкин. – М.: Вильямс, 2006. – 1104 с.
Бусленко Н. П. Моделирование сложных систем / Н. П. Бусленко. – М.: Наука, 1978. – 400 с.
Галушкин А. И. Нейрокомпьютеры и их применение на рубеже тысячелетий в Китае / А. И. Галушкин. – М.: Горячая линия – Телеком, 2004. – 464 с.
Нейросетевое распознавание классов в режиме реального времени [Электронный ресурс] / С. П. Алёшин, Е. А. Бородина // Инженерный вестник Дона. – 2013. – № 1. – Режим доступа: http://www. ivdon.ru/magazine/archive/n1y 2013/1494.
Нейросетевая модификация текущего пространства признаков к целевому множеству классов / А. Л. Ляхов, С. П. Алёшин, Е. А. Бородина // Вісник Донбаської державної машинобудівної академії. – 2012. – № 4 (29). – С. 99 – 104.
