Ковалев П.П. Банковский риск-менеджмент. –М.: Финансы и статистика, 2014. — 304 с

Мирошниченко Ю. Collection-скоринг поможет эффективно работать в периоды кризиса //Аналитический банковский журнал. –М.: Финансы и кредит, 2009. – № 2– С. 43-47.

Погорлецкая Ю.И. Кредитный скоринг в системе банковского риск-менеджмента. –СПб.:Изд-во СПбГУ, 2009. – 124 с

Алёшин В.А., Рудаева О.О. Кредитный скоринг как инструмент повышения качества банковского рискменеджмента в современных условиях //Банковское дело. – Москва, 2014. – №2–3. – С. 27-30

Бондаренко С.В., Сапрунова Е.А. Сравнительный анализ методик оценки кредитоспособности заемщика //Финансы и кредит. – Москва, 2015. – №24. – С. 42-47

Ильясов С.М. Об оценке кредитоспособности банковского заемщика /Деньги и кредит. – Москва, 2015. – №9. – С. 28-34

Bruck J. On the convergence properties of the Hopfield model /In Proc. of the IEEE, 78(10), 1990, 1579-1585

Hopfield J.J. Neural networks and physical systems with emergent collective computational abilities /In Proc. of the National academy of Sciences of the USA, 79, 2554-2558

Lendaris G.G., Mathia K., Saeks R. Linear Hopfield networks and constrained optimization /IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics Part B, 29(1), 1999, 114-118

Liu Y., You Z. Stability analysis for the generalized Hopfield neural networks with multi-level activation functions //Neurocomputing, 71, 2008, 3595-3601

Muezzinoglu M.K., Guzelis C., Zur ada J.M. A new design method for the complex-valued multistate Hopfield associative memory /IEEE Transactions on Neural Networks, 14(4), 2003, 891–899

Rose K. Deterministic annealing for clustering, compression, classification, regression, and related optimization problems /In Proc. of the IEEE, 86(11), 1998, 2210-2239

Sima J., Orponen P., Antti - Poika T. On the computational complexity of binary and analog symmetric Hopfield nets /Neural Computation, 12, 2000, 2965-2989

Wang, R. L., Tang, Z., & Cao, Q. P. (2002) . A learning method in Hopfield neural network for combinatorial optimization problem. Neurocomputation, 48, 1021-1024

Yan, H. Stability and relaxation time of Tank and Hopfield’s neural network for solving LSE problems /IEEE Transactions on Circuits and Systems, 38(9), 1991, 1108-1110.

Zurada J.M., Cloete I., van der Poel E. Generalized Hopfield networks for associative memories with multi-valued stable states //Neurocomputing, 13, 1996, 135-149