1. Абовский Н.П. и др. Разработка практического метода нейро-

сетевого прогнозирования. //Труды VIII Всероссийской конфе-

ренции «Нейрокомпьютеры и их применение » Сб.докл., 2002.

– С. 1089 – 1097.

2. Айвазян С.А., Мхитарян В.С. Прикладная статистика и основы

эконометрии. – М.: ЮНИТИ, 1998. – 465 с.

3. Акушский И.Я. Машинная арифметика в остаточных классах.

– М: Советское радио, 1968. – 440 с.

4. Алексеев В.И., Максимов А.В. Использование нейронных се-

тей с двухмерными слоями для распознавания образов//Труды

VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры и их

применение »: Сб. докл., 2002. – С. 69–72.

5. Амербаев В.М. Теоретические основы машинной арифметики.

– Алма-Ата: Наука КазССР, 1976. – 324 с.

6. Андерсон Т. Статистический анализ временных рядов. – М.:

Наука, 1976. – 343 с.

7. Аркин В. И, Евстигнеев И.В. Вероятностные модели управле-

ния экономической динамики. – М.: Наука, 1979. – 176с.

8. Ашманов С.А. Математические модели и методы в экономике.

М.: Изд. МГУ, 1981. – 158 с.

9. Барский А.Б. Обучение нейросети методом трассировки

//Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпьютеры

и их применение»: Сб. докл., 2002. – С. 862 – 898.

10. Батищев Д.И. Генетические алгоритмы решения экстремаль-

ных задач. – Воронеж: ВГУ, 1994. – 135 с.

11. Белим С.В. Математическое моделирование квантового ней-

рона//Труды VIII Всероссийской конференции «Нейрокомпь-

ютеры и их применение»: Сб.докл., 2002. – С. 899 – 900.

12. Берже П., Помо И., Видаль К. Порядок в хаосе. О детермини-

рованном подходе к турбулентности: Пер. с франц. – М.: Мир,

1991. – 368 с.

13. Бирман Э.Г. Сравнительный анализ методов прогнозирования

//НТИ. Сер.2 – 1986. – №1. – С. 11–16.

14. Бодянский Е.В., Кучеренко Е.И. Диагностика и прогнозирова-

ние временных рядов многослойной радиально-базисной ней-

ронной сети //Труды VIII Всероссийской конференции «Ней-

рокомпьютеры и их применение»: Сб. докл., 2002. – С. 69–72.

---

---