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Die Eignung Neuronaler Netze fur die Mining-Funktionen Clustern und Vorhersage

" beschrieben. Ziel hierbei ist es, die Eignung Neuronaler Netze, oft auch als Kunstliche Neuronale Netze bezeichnet, als Mining-Algorithmen fur;

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Demand Planning mittels Neuronaler Netze

erfolgsversprechende Konzept Neuronaler Netze auf das Problem der Nachfrageprognose (Demand Planning). Einsatzmoglichkeiten, Konfigurationsparameter und;

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Analyse und Prognose des Modellzyklusses in der Automobilbranche mit kunstlichen neuronalen Netzen

SymbolverzeichnisX VorwortXII I.Motivation des Einsatzes neuronaler Netze zur Prognose1 II.Aspekte langfristiger Prognosen4 1.Definition und Gegenstand von;

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Untersuchung, Implementierung und Einsatz des Levenberg-Marquardt-Algorithmus zur Analyse von Chip-Fertigungsdaten

-Marquardt-Methode21 3.Implementierung des Levenberg-Marquardt-Algorithmus in einem Neuronalen Netz23 3.1Grundlagen Neuronaler Netze und verwendeter;

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Neuronale Netze als Basis fur fortgeschrittenes Human Ressource Management

erlernt werden konnen und welche Lernbedingungen fur sie besonders gunstig sind. Kunstliche neuronale Netze werden in der Wirtschaft uberwiegend;

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Diskriminanzanalyse Und Kuenstliche Neuronale Netze Zur Klassifizierung Von Jahresabschluessen

Kunstlicher Neuronaler Netze. Kunstliche Neuronale Netze erlebten in den vergangenen Jahren eine Renaissance und werden seit geraumer Zeit auch bei;

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Neuronale Netze kompakt

Daten sind das neue Gold - und neuronale Netze haben bereits einigen Unternehmen geholfen, diesen Schatz auszugraben. Verschaffen Sie sich;

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Neuronale Netze in der Wertpapieranalyse

Projektarbeit aus dem Jahr 2013 im Fachbereich BWL - Investition und Finanzierung, Note: 1,3, Hochschule fur Wirtschaft und Umwelt;

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Anwendungsmoeglichkeiten neuronaler Netze zur Unterstutzung strategischer Entscheidungen

Fragestellungen beschrankt ist, um eine qualitative Komponente erweitert. Zu Beginn der Arbeit wird ein Uberblick uber die Inhalte und den Prozess;

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Entwicklung und Analyse eines Verfahrens zur Abbildung Neuronaler Netzwerkarchitekturen auf neuromorphische Emulationssysteme

Anordnungen parametrisierbarer neuronaler und synaptischer Modellgleichungen, die auf den Prinzipien neuronaler Informationsverarbeitung basieren;

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Data Warehousing und Data Mining

behandeln das Schwerpunktthema Data Warehousing und Data Mining. Data Warehousing und OLAP bereiten die Inhalte von Produktionsdatenbanken fur;

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Data Mining Techniken im Marketing und Vertrieb

jedoch unerkannt und fur die Unternehmenssteuerung ungenutzt. Mit speziellen Data Mining Techniken wird systematisch nach relevanten;

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Data Mining

gegeben werden, welche Entwicklungslinien fur Data Mining denkbar sind und welche strategische Bedeutung sich hieraus fur ein Unternehmen ergibt;

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Wechselkursprognose mit Neuronalen Netzen

orientiert. Der Autor entwickelt in dieser Arbeit nachvollziehbar mehrere Neuronale Netze, die anhand realer technischer und fundamentaler Daten aus;

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Neurophysiologische Untersuchungen in Der Psychiatrie

(EEG), Schlafpolygraphie, ereigniskorrelierte Potentiale, motorische Funktionen und autonome Funktionen analysiert. In Ausbildung befindliche A;

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Entwicklung einer auf OpenGL basierenden grafischen Oberflache fur das de novo Design von Proteinstrukturen

Proteinstrukturen ist sehr aufwendig. Fur die Untersuchung der Struktur von Proteinen gibt es zwei Verfahren: Die Rontgenstrukturanalyse und;

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Simulation Neuronaler Netze

Der Titel eignet sich als Begleitmaterial zu einer Vorlesung genauso wie zum Selbststudium. Er wende;...

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Sichere IT-Kommunikation uber unsichere Netze

spezielle Methodik fur den Entwurf von PKI-gestutzten IT-Sicherheitsinfrastrukturen in einer Organisation entwickelt, und in verschiedenen;

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Bedeutung von Clustern fuer die Innovativitaet von Unternehmen

Unternehmen. Die Analyse nutzt Befragungsdaten von Unternehmen aus zwei Software- und IT-Service Clustern. Die Ergebnisse zeigen, dass intensive;

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Grundzuge der Wirtschaftsinformatik

und die informationstechnische Unterst tzung betrieblicher Funktionen und Prozesse werden ausgehend von der Arbeitsweise und der Einbettung;

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Einsatz von Kunstlichen Neuronalen Netzen bei der Aktienkursprognose

. Fur die Realisation von Gewinnen und zur Abschatzung zukunftiger Gewinnpotentiale ist eine eingehende Diagnose der aktienkursbestimmenden;

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Einfuhrung in Die Bayes-Statistik

unbekannter Parameter, die Festlegung von Konfidenzregionen fur die unbekannten Parameter und die Prufung von Hypothesen fur die Parameter abgeleitet;

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Leben in einer vernetzten Welt

. Die globale Wirtschaft ist ohne diese Netze heute funktionsunfhig und wird immer abhngiger von neuen Medien und Technologien. Um im Wettbewerb;

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