[PDF] K Nstliche Neuronale Netze In Management Informationssystemen - eBooks Review

K Nstliche Neuronale Netze In Management Informationssystemen


K Nstliche Neuronale Netze In Management Informationssystemen
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Artificial Intelligence And Symbolic Computation


Artificial Intelligence And Symbolic Computation
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Author : John A. Campbell
language : en
Publisher: Springer
Release Date : 2003-06-29

Artificial Intelligence And Symbolic Computation written by John A. Campbell and has been published by Springer this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2003-06-29 with Computers categories.


This book constitutes the thoroughly refereed post-proceedings of the International Conference on Artificial Intelligence and Symbolic Computation, AISC 2000, held in Madrid, Spain in July 2000. The 17 revised full papers presented together with three invited papers were carefully reviewed and revised for inclusion in the book. Among the topics addressed are automated theorem proving, logical reasoning, mathematical modeling of multi-agent systems, expert systems and machine learning, computational mathematics, engineering, and industrial applications.



Vorgehensmodell Zur Quantitativen Prognose Durch K Nstliche Neuronale Netze In Management Support Systemen


Vorgehensmodell Zur Quantitativen Prognose Durch K Nstliche Neuronale Netze In Management Support Systemen
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Author : Andreas Wedra
language : de
Publisher: diplom.de
Release Date : 2010-09-02

Vorgehensmodell Zur Quantitativen Prognose Durch K Nstliche Neuronale Netze In Management Support Systemen written by Andreas Wedra and has been published by diplom.de this book supported file pdf, txt, epub, kindle and other format this book has been release on 2010-09-02 with Computers categories.


Inhaltsangabe:Einleitung: Im Rahmen dieser Abschlussarbeit zur Erlangung des akademischen Grades Bachelor of Science (B.Sc.) soll ein Vorgehensmodell zur Entwicklung einer DV-Anwendung zur Managementunterstützung vorgestellt werden, die ein Neuronales Netz (NN) zur quantitativen Prognose simuliert. Die Abschlussarbeit ist so aufgebaut, dass die zur konzeptionellen und technischen Realisierung notwendigen Grundlagen zur IT-basierten Managementunterstützung durch Management Support Systeme und Grundlagen zur Anwendung von Künstlichen Neuronalen Netzen (KNN) zur quantitativen Prognose in den jeweiligen Kapiteln 2 und 3 beschrieben werden. Die IT-basierte Managementunterstützung ist eine komplexe und dynamische Aufgabe, die es nicht zulässt, die Informationsgenerierung durch Künstliche Neuronale Netze isoliert von anderen managementunterstützenden DV-Anwendungen zu betrachten. Aus diesem Grund orientiert sich diese Abschlussarbeit sehr stark an einer modernen Ausprägung eines Management Support Systems - dem sogenannten Business Intelligence Konzept - um den gesamten Komplex der IT-basierten Managementunterstützung integriert zu betrachten. Die computergestützte Anwendung von Künstlichen Neuronalen Netzen soll jedoch nicht den Anschein erwecken, dass deren mathematischen Grundlagen zu vernachlässigen sind. Ganz im Gegenteil sind fundierte Kenntnisse über Funktionsweisen und Besonderheiten von Künstlichen Neuronalen Netzen zwingend erforderlich, um die Methode richtig anzuwenden und die in der Literatur oft hoch gelobten Stärken zur Geltung zu bringen. Die in den Kapiteln 2 und 3 erläuterten Grundlagen werden im 4. Kapitel einem Vorgehensmodell zugeordnet und miteinander kombiniert, um wichtige Anhaltspunkte und Kriterien für die Entwicklung einer DV-Anwendung zur quantitativen Prognose durch Künstliche Neuronale Netze ableiten zu können. Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis: Abbildungsverzeichnisiv Abkürzungsverzeichnisv 1.Einleitung1 2.Management Support Systeme2 2.1Eigenschaften realer Managementprobleme2 2.2Entwicklung IT-basierter Managementunterstützung3 2.3Ausschlaggebende Entwicklung operativer Informationssysteme4 2.4Business Intelligence: Moderne Ausprägung eines Management Support Systems5 2.4.1Data-Warehouse-Konzept6 2.4.2Data Mining9 3.Künstliche Neuronale Netze10 3.1Motivation durch biologisches Vorbild10 3.2Betriebliche Anwendung und kritische Bewertung12 3.3Technische Realisation14 3.4Ausprägungen und Funktionsweise [...]