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J-GLOBAL ID：202002229864261502   整理番号：20A2150673

障害予測のための人工ニューラルネットワークモデル【JST・京大機械翻訳】

Artificial neural network model for banckrupty prediction

著者 (5件)： Prasetiyo B (Department of Computer Science, Universitas Negeri Semarang, Indonesia) ,  Alamsyah (Department of Computer Science, Universitas Negeri Semarang, Indonesia) ,  Muslim M A (Department of Computer Science, Universitas Negeri Semarang, Indonesia) ,  Subhan (Department of Computer Science, Universitas Negeri Semarang, Indonesia) ,  Baroroh N (Departement of Accounting, Universitas Negeri Semarang, Indonesia)
資料名： Journal of Physics: Conference Series  (Journal of Physics: Conference Series)
巻： 1567  号： 3  ページ： 032022 (4pp)  発行年： 2020年 
JST資料番号： W5565A  ISSN： 1742-6588  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： イギリス (GBR)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 銀行は企業が利益を発生できないビジネスにおける財政的失敗であり,その債を支払うことができない。銀行の影響は組織にとって非常に大きく,全コミュニティによって感じることができる。したがって,企業の財政的失敗の予測は,銀行防止のために絶対に必要である。予測をデータマイニングによって行うことができ,方法のひとつはネットワークモデルを使用することであった。本研究は,銀行を来し,使用されたアルゴリズムの性能を得る企業のタイプの分類の結果を得ることであった。得られた結果は,クラスリカール99.30%(真NB)ダン99.07%(真B)の精度を有する。Sedangkanクラス精度99.30%(predNB)dan99.07%(pred.B)。Hasil Analysis kinerjaアルゴリズムNaive Bayes Classific pada penelitian in menunjukkan tuku yaitu yang ckup tinggi yaitu 99.20%。Please refer to the publisher for the copyright holders. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： アルゴリズム ,  *銀行 ,  コミュニティ ,  データマイニング
準シソーラス用語： 神経回路網モデル ,  *ネットワークモデル ,  Naive Bayes , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (5件)： 熱交換器,冷却器  (PA03020G) ,  事務・経営情報処理  (JE15020F) ,  浮遊選鉱  (UA07060F) ,  製鋼  (WD01060A) ,  河川調査・計画  (RC12020M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 障害 ,  予測 ,  人工ニューラルネットワークモデル