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作者: cloture 時(shí)間: 2025-3-21 22:21 作者: Hiatal-Hernia 時(shí)間: 2025-3-22 00:30 作者: 說(shuō)明 時(shí)間: 2025-3-22 04:42 作者: Vldl379 時(shí)間: 2025-3-22 11:27 作者: pulmonary-edema 時(shí)間: 2025-3-22 14:49
Hongyu Kang,Li Hou,Jiao Li,Qin Lierl?utert. Daran schlie?t sich eine Diskussion ihrer wesentlichen St?rken und Schw?chen aus Optimierungsperspektive an. Dann werden mit den Genetischen Algorithmen bzw. Evolutionsstrategien die zwei in den Anwendungsbeitr?gen dieses Buches verwendeten Hauptstr?mungen Evolution?rer Algorithmen n?her erl?utert.作者: DEAWL 時(shí)間: 2025-3-22 19:15 作者: glacial 時(shí)間: 2025-3-23 01:13
B. F. Sule,A. A. Mohammed,A. W. Salamiieren. 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.作者: Flatter 時(shí)間: 2025-3-23 01:29 作者: 元音 時(shí)間: 2025-3-23 07:29 作者: 伸展 時(shí)間: 2025-3-23 12:39
https://doi.org/10.1007/978-3-030-80119-9ienmg modemer Prognoseverfahren kann anhand einer langfristigen Vorhersage des Absatzes von Fahrzeugersatzteilen sowie einer Kurzfristprognose des Gasverbrauches in einem Versorgungsgebiet nachvollzogen werden.作者: 防銹 時(shí)間: 2025-3-23 15:18 作者: 一個(gè)姐姐 時(shí)間: 2025-3-23 19:11
José A. Romero Navarrete,Frank Otrembaeten Beispiel aus der pharmazeutischen Branche aufgezeigt, inwieweit Genetische Algorithmen zur Strukturierung von Au?endienstgebieten eingesetzt werden k?nnen. Der L?sungsansatz und die gewonnenen Erkenntnisse sind dabei ohne weiteres auf vergleichbare Problemstellungen anderer Branchen übertragbar.作者: 漫步 時(shí)間: 2025-3-23 23:52 作者: 注意 時(shí)間: 2025-3-24 02:38
Abverkaufsprognose im Supermarkt mit Neuronalen Netzenen dazu Preise, Werbung und Feiertage berücksichtigt. Vorgestellt wird die Implementation eines Prototyps des entwickelten neuronalen Prognosesystems. Die Prognosequalit?t des Neuronalen Netzes wird verglichen mit zwei Prognoseverfahren, die derzeit in dem hessischen Unternehmen eingesetzt werden, aus dem die Daten stammen.作者: 山頂可休息 時(shí)間: 2025-3-24 06:47 作者: sigmoid-colon 時(shí)間: 2025-3-24 14:22 作者: expository 時(shí)間: 2025-3-24 18:26 作者: reserve 時(shí)間: 2025-3-24 20:20 作者: Tdd526 時(shí)間: 2025-3-25 02:41
Die Beurteilung von Marktrisiken mit Künstlichen Neuronalen Netzentistischen Instrumentariums dar. Anhand eines Fremdw?hrungs-Portfolios soll die Leistungsf?higkeit eines konnektionistischen Value-at-Risk-Modells untersucht werden. Die dabei erzielten Ergebnisse werden mit anderen Value-at-Risk-Modellen verglichen.作者: Mercurial 時(shí)間: 2025-3-25 05:31
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.作者: 農(nóng)學(xué) 時(shí)間: 2025-3-25 09:34 作者: 漂亮才會(huì)豪華 時(shí)間: 2025-3-25 13:56 作者: aristocracy 時(shí)間: 2025-3-25 17:52 作者: Crepitus 時(shí)間: 2025-3-25 22:10
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作者: MAUVE 時(shí)間: 2025-3-26 01:17 作者: OREX 時(shí)間: 2025-3-26 06:30 作者: 異端邪說(shuō)下 時(shí)間: 2025-3-26 09:45
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作者: GIDDY 時(shí)間: 2025-3-26 13:57
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作者: 障礙 時(shí)間: 2025-3-26 18:07 作者: Inscrutable 時(shí)間: 2025-3-26 23:08 作者: 激怒某人 時(shí)間: 2025-3-27 01:57
B. F. Sule,A. A. Mohammed,A. W. Salamiahl, Maschinenauswahl und Zeitplanung —, die jeweils mit Hilfe Neuronaler Netze realisiert werden. Es bearbeitet so Aufgaben komplexer Struktur, die mit früheren neuronalen Systemen nicht l?sbar sind. Die Planqualit?t übertrifft die herk?mmlicher, nicht-neuronaler Verfahren.作者: 放肆的你 時(shí)間: 2025-3-27 05:59
Trustworthy AI: Deciding What to Decide,die Probleml?sung nutzbar zu machen. Ausgehend von einem konkreten Projekt im Bereich der kurzfristigen Umplanung im Bahnverkehr werden Anforderungen, Konzept und Realisierung einer Fuzzy-Wissensmodellierung beschrieben.作者: 不公開(kāi) 時(shí)間: 2025-3-27 11:38 作者: climax 時(shí)間: 2025-3-27 16:09 作者: 陶器 時(shí)間: 2025-3-27 20:02 作者: 袖章 時(shí)間: 2025-3-28 00:50 作者: Occipital-Lobe 時(shí)間: 2025-3-28 02:43
2522-0519 Overview: Innovative BWL-L?sungen durch Computational Intelligence978-3-528-05596-7978-3-322-86843-5Series ISSN 2522-0519 Series E-ISSN 2522-0527 作者: 權(quán)宜之計(jì) 時(shí)間: 2025-3-28 07:25 作者: Narrative 時(shí)間: 2025-3-28 10:50
Christophe Cruz,Yanchun Zhang,Wanling Gaoetze hier Abhilfe schaffen k?nnen. Zu diesem Zweck werden Experimente mit Daten aus einem Pilotimtemehmen durchgeführt und die Ergebnisse mit herk?mmlichen Verfahren der Kostensch?tzung verglichen. Abschhe?end wird herausgestellt, welches Profil eine Anwendungssituation kennzeichnet, in der Neuronale Netze mit Erfolg eingesetzt werden k?nnen.作者: DEFT 時(shí)間: 2025-3-28 16:58
B. F. Sule,A. A. Mohammed,A. W. Salamiahl, Maschinenauswahl und Zeitplanung —, die jeweils mit Hilfe Neuronaler Netze realisiert werden. Es bearbeitet so Aufgaben komplexer Struktur, die mit früheren neuronalen Systemen nicht l?sbar sind. Die Planqualit?t übertrifft die herk?mmlicher, nicht-neuronaler Verfahren.作者: 分期付款 時(shí)間: 2025-3-28 21:03
Trustworthy AI: Deciding What to Decide,die Probleml?sung nutzbar zu machen. Ausgehend von einem konkreten Projekt im Bereich der kurzfristigen Umplanung im Bahnverkehr werden Anforderungen, Konzept und Realisierung einer Fuzzy-Wissensmodellierung beschrieben.作者: 一罵死割除 時(shí)間: 2025-3-29 02:10 作者: 滑動(dòng) 時(shí)間: 2025-3-29 06:44 作者: 急性 時(shí)間: 2025-3-29 08:44 作者: Expiration 時(shí)間: 2025-3-29 12:25
Ein Ablaufplanungssystem auf Basis Neuronaler Netzeahl, Maschinenauswahl und Zeitplanung —, die jeweils mit Hilfe Neuronaler Netze realisiert werden. Es bearbeitet so Aufgaben komplexer Struktur, die mit früheren neuronalen Systemen nicht l?sbar sind. Die Planqualit?t übertrifft die herk?mmlicher, nicht-neuronaler Verfahren.作者: mendacity 時(shí)間: 2025-3-29 18:10 作者: Confound 時(shí)間: 2025-3-29 23:02
Strategische Standortplanung mit einem interaktiven Genetischen Algorithmusnetischer Algorithmus zum Einsatz. Die Leistungsf?higkeit des Ansatzes wird anhand eines p-Median-Problems untersucht. Der Genetische Algorithmus erreicht für die getesteten Probleminstanzen die Optimall?simg bzw. weicht nur geringfügig davon ab. Der Einsatz des Werkzeugs wird au?erdem anhand eines realit?tsnahen Standortproblems demonstriert.作者: 大看臺(tái) 時(shí)間: 2025-3-30 02:15
https://doi.org/10.1007/978-3-322-86843-5Computational Intelligence; Evolution; Fuzzy-System; Klassifikation; Optimierung; evolution?re Algorithme作者: Redundant 時(shí)間: 2025-3-30 06:20
978-3-528-05596-7Friedr. Vieweg & Sohn Verlagsgesellschaft mbH, Braunschweig/Wiesbaden 1998作者: 憤慨一下 時(shí)間: 2025-3-30 08:37
J?rg Biethahn,Albrecht H?nerloh,Martin TietzeInnovative BWL-L?sungen durch Computational Intelligence作者: 確定方向 時(shí)間: 2025-3-30 15:28
Computational Intelligencehttp://image.papertrans.cn/b/image/184686.jpg作者: Temporal-Lobe 時(shí)間: 2025-3-30 18:03
Einführung in Künstliche Neuronale Netzeder Neuronalen Netze werden ihre Komponenten und verschiedene Klassen von Lernverfahren vorgestellt. Anschlie?end werden das Prinzip und Probleme des Lernverfahrens Backpropagation und seiner Varianten erl?utert. Cascade Correlation wird als Beispiel eines Lernverfahrens mit selbstbestimmter Netzwer作者: Fissure 時(shí)間: 2025-3-30 21:43 作者: intimate 時(shí)間: 2025-3-31 03:07
