Математическое объяснение этому состоит в том, что на любой финансово-экономический показатель деятельности предприятия всегда воздействует множество внешних по отношению к нему случайных факторов. Поэтому в соответствии с предельной теоремой распределение такого показателя можно считать гауссовым (gaussian). Вероятности появления различных значений такого показателя хорошо описываются нормальным распределением или колоколообразной кривой со смещением относительно нулевого среднего значения в сторону наиболее вероятного (в соответствии с величиной других балансовых показателей и историей изменения выбранного показателя) значением.
В данном случае процедуру аппроксимации можно описать математически как последовательность шагов, которая строится на последовательном переборе всех значений вектора r (t) . При этом на каждом шаге определяются поправки для узлов m (t) k , расстояние которых от узла-победителя П m не превосходит некоторой определенной величины. Новые значения модельных векторов для таких узлов находятся из следующего уравнения:
Для остальных узлов значение модельных векторов не меняется, т.е. для них:
Если «победителем» окажется, например, узел 7 m , и расстояние, на которое передается влияние соседних узлов, будет равно 2, поправки внесутся в положения узлов m5 , m6 , m7 , m8 и m9 .
Значение коэффициента коррекции (t) , который называется фактором скорости обучения, всегда должна удовлетворять условию: 0 (t) 1
Для остальных узлов значение модельных векторов не меняется, т.е. для них:
Если «победителем» окажется, например, узел 7 m , и расстояние, на которое передается влияние соседних узлов, будет равно 2, поправки внесутся в положения узлов m5 , m6 , m7 , m8 и m9 .
Значение коэффициента коррекции (t) , который называется фактором скорости обучения, всегда должна удовлетворять условию: 0 (t) 1
