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摘要。今天，神经网络被积极用于建模复杂的非线性依赖性。在这种强大的工具中，人们如此迅速地增长了建模各种对象和过程的工具，自然科学和工程学的研究，关于神经网络在经济学中应用的工作消失了很小。这既是通过建模工具本身的复杂性（神经网络）的复杂性来解释，以及建模的对象 - 不断发展的经济。在神经网络开发的曙光中，使用Kolmogorov-Gabor多项式（或Wiener Series）建模过程的方法被视为替代方法。由于各种原因，这种方法失去了竞争战，而神经网络占了上风。本文介绍了一种构建Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像的方法和技术，并表明，今天可以用作神经网络在建模经济过程中的替代方案。
经济建模中Kolmogorov-Gabor多项式的基本图像
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