Titlebook: Betriebswirtschaftliche Anwendungen des Soft Computing; Neuronale Netze, Fuz J?rg Biethahn,Albrecht H?nerloh,Martin Tietze Textbook 1998 Fr

Mercurial

Produktionssteuerung für die Zementherstellung auf der Grundlage Neuronaler Netzeieren. Zur Verdeutlichung dieses Potentials wird aus der Menge der m?glichen Anwendungen in diesem Bereich die Produktionsmodellierung herausgegriffen imd mit einem Beispiel aus der Zementindustrie veranschaulicht.

農(nóng)學(xué)

漂亮才會(huì)豪華

aristocracy

Crepitus

Christophe Cruz,Yanchun Zhang,Wanling Gaoitrag zeigt an einem Beispiel aus der Automobilbranche auf, wie die Einsatzpotentiale von KNN auch für die Erstellimg von langfristigen Vorhersagen genutzt werden k?nnen. Dafür wird der Ansatz der KNN mit der quantitativen Risikoanalyse kombiniert, um prognostische Unsicherheiten zu erfassen und gra

MAUVE

OREX

異端邪說(shuō)下

Shuran Lin,Chunjie Zhang,Yanwu YangForm des Value-at-Risk ausgedrückt. Der vorliegende Beitrag hat zum Ziel, die Einsatzm?glichkeiten Künstlicher Neuronaler Netze (KNN) bei der Bestimmung des Value-at-Risk aufzuzeigen. KNN verfügen über weitreichende approximative F?higkeiten und stellen eine sinnvolle Erweiterung des bestehenden sta

GIDDY

https://doi.org/10.1007/978-3-030-80119-9e Prognoseverfahren wird zun?chst auf die Kriterien zur Auswahl der am besten geeigneten Methodik eingegangen. Diese Auswahl und die praktische Realisienmg modemer Prognoseverfahren kann anhand einer langfristigen Vorhersage des Absatzes von Fahrzeugersatzteilen sowie einer Kurzfristprognose des Gas

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