Все статьи автора в журнале: Ротанева Н.Ю.

1. Классификация обращений граждан к администрации и городским службам на основе нейронных сетей

   Classification of citizen appeals to the administration and city services based on neural networks

   Номер: 2026 / 07

   Ротанева Н.Ю. | Rotaneva N.YU. | Лазаревская Ю.А. | Lazarevskaya YU.A. | Сагиров И.В. | Sagirov I.V. | n.rotaneva@mgumariupol.ru, y.lazarevskaya@mgumariupol.ru, i.sagirov@mgumariupol.run.rotaneva@mgumariupol.ru, y.lazarevskaya@mgumariupol.ru, i.sagirov@mgumariupol.ru

   Авторы статьи

   Authors

   Ротанева Н.Ю.

   Rotaneva N.YU.

   Лазаревская Ю.А.

   Lazarevskaya YU.A.

   Сагиров И.В.

   Sagirov I.V.

   n.rotaneva@mgumariupol.ru, y.lazarevskaya@mgumariupol.ru, i.sagirov@mgumariupol.ru

   n.rotaneva@mgumariupol.ru, y.lazarevskaya@mgumariupol.ru, i.sagirov@mgumariupol.ru

   ---

   Классификация обращений граждан к администрации и городским службам на основе нейронных сетей

    

   УДК 004.896

   DOI: 10.36652/0869-4931-2026-80-7-376-380

    

   Исследована классификация обращений граждан к администрации и городским службам на основе нейронных сетей. В результаты проведенных исследований реализована классификация обращений граждан по четырем классам на примере выборки в 5000 человек с применением нейронных сетей. Эмпирические результаты классификации обращений граждан к администрации и городским службам с помощью искусственной нейронной сети доказывают эффективность использования этого математического аппарата на уровне региональных учреждений государственного и муниципального управления.

   ---

   Ключевые слова

   нейронные сети, классификация, обращения граждан, обработка, результативность деятельности

   Classification of citizen appeals to the administration and city services based on neural networks

   The classification of citizen appeals to the administration and city services based on neural networks is investigated. Based on the results of the research the classification of citizen appeals into four classes using a sample of 5000 people using neural networks is made. Empirical results of classifying of citizen appeals to administrations and city services using an artificial neural network demonstrate the effectiveness of this mathematical apparatus at the level of regional state and municipal government agencies.

   ---

   Keywords

   neural networks, classification, citizen appeals, processing, performanceefficiency