找回密碼
 To register

QQ登錄

只需一步,快速開始

掃一掃,訪問微社區(qū)

打印 上一主題 下一主題

Titlebook: Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung; Dissertation zur Erl Andreas Brandt Textbook 1997 Springer Fachmedien Wiesba

[復(fù)制鏈接]
查看: 19629|回復(fù): 35
樓主
發(fā)表于 2025-3-21 17:47:50 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung
副標(biāo)題Dissertation zur Erl
編輯Andreas Brandt
視頻videohttp://file.papertrans.cn/306/305294/305294.mp4
叢書名稱Wirtschaftsinformatik
圖書封面Titlebook: Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung; Dissertation zur Erl Andreas Brandt Textbook 1997 Springer Fachmedien Wiesba
描述Im Mittelpunkt ablauforganisatorischer Aspekte der Produktionsplanung steht die effiziente Gestaltung und Durchführung von Produktionsprozessen. Eine zentrale Problemklasse bildet dabei die mit der zeitlichen Zuordnung von Fertigungsauftr?gen zu knappen Produktionsfaktoren befa?te Ablaufplanung. Gegenstand der Arbeit ist die Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke zur L?sung von Ablaufplanungsproblemen.Der Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke gründet dabei auf zwei wesentlichen überlegungen. Einerseits existiert gegenw?rtig noch kein Verfahren, mit dem sich optimale L?sungen für allgemeine Ablaufplanungsprobleme ermitteln lassen, wenn auch nur ann?hernd realistische Problemgr??en vorliegen. Andererseits werden künstliche neuronale Netzwerke in der Ablaufplanung überwiegend zur Formulierung und L?sung von Optimierungsans?tzen verwendet, wobei ihr L?sungspotential nur recht unvollst?ndig ausgesch?pft wird. Die parallele und verteilte Struktur künstlicher neuronaler Netzwerke bietet n?mlich zudem ein Potential zur Datenanalyse und Informationsverarbeitung, das die effiziente Nutzung empirischen Probleml?sungswissens erlaubt. Die Arbeit untersucht daher, ob künstliche neuronale
出版日期Textbook 1997
關(guān)鍵詞Arbeitsablauf; Arbeitsablauforganisation; EDV; Maschinenbelegung; Netzwerke; Neuronales Netz; Organisation
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-322-92392-9
isbn_softcover978-3-8244-0332-5
isbn_ebook978-3-322-92392-9
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden 1997
The information of publication is updating

書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung影響因子(影響力)




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung影響因子(影響力)學(xué)科排名




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung網(wǎng)絡(luò)公開度




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung網(wǎng)絡(luò)公開度學(xué)科排名




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung被引頻次




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung被引頻次學(xué)科排名




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung年度引用




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung年度引用學(xué)科排名




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung讀者反饋




書目名稱Einsatz künstlicher neuronaler Netzwerke in der Ablaufplanung讀者反饋學(xué)科排名




單選投票, 共有 1 人參與投票
 

0票 0.00%

Perfect with Aesthetics

 

0票 0.00%

Better Implies Difficulty

 

0票 0.00%

Good and Satisfactory

 

1票 100.00%

Adverse Performance

 

0票 0.00%

Disdainful Garbage

您所在的用戶組沒有投票權(quán)限
沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 20:58:48 | 只看該作者
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 03:12:38 | 只看該作者
Textbook 1997?ndig ausgesch?pft wird. Die parallele und verteilte Struktur künstlicher neuronaler Netzwerke bietet n?mlich zudem ein Potential zur Datenanalyse und Informationsverarbeitung, das die effiziente Nutzung empirischen Probleml?sungswissens erlaubt. Die Arbeit untersucht daher, ob künstliche neuronale
地板
發(fā)表于 2025-3-22 08:14:09 | 只看該作者
t unvollst?ndig ausgesch?pft wird. Die parallele und verteilte Struktur künstlicher neuronaler Netzwerke bietet n?mlich zudem ein Potential zur Datenanalyse und Informationsverarbeitung, das die effiziente Nutzung empirischen Probleml?sungswissens erlaubt. Die Arbeit untersucht daher, ob künstliche neuronale 978-3-8244-0332-5978-3-322-92392-9
5#
發(fā)表于 2025-3-22 10:44:04 | 只看該作者
sen. Eine zentrale Problemklasse bildet dabei die mit der zeitlichen Zuordnung von Fertigungsauftr?gen zu knappen Produktionsfaktoren befa?te Ablaufplanung. Gegenstand der Arbeit ist die Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke zur L?sung von Ablaufplanungsproblemen.Der Einsatz künstlicher neurona
6#
發(fā)表于 2025-3-22 14:10:39 | 只看該作者
,F′ formation by pulsed radiolysis,g zur Verfügung stellen. Da die Begriffe Informationsverarbeitung und künstliche neuronale Netzwerke jedoch in sehr unterschiedlichen methodischen Ans?tzen gebraucht werden, erfolgt zun?chst die Kl?rung und Abgrenzung dieser Termini.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 19:06:54 | 只看該作者
David N. Vaughan,Graeme D. Jacksoneren Beziehungen. Bevor der Abschnitt 4.2 im Rahmen der Durchführung von Simulationsexperimenten die Elemente dieser Abbildung mit Leben füllt, soll jedoch zun?chst mit der Entwicklung eines Simualtionsmodells das zentrale Berechnungsverfahren der nachfolgenden Untersuchung beschrieben werden.
8#
發(fā)表于 2025-3-22 22:32:27 | 只看該作者
9#
發(fā)表于 2025-3-23 01:35:16 | 只看該作者
Textbook 1997zentrale Problemklasse bildet dabei die mit der zeitlichen Zuordnung von Fertigungsauftr?gen zu knappen Produktionsfaktoren befa?te Ablaufplanung. Gegenstand der Arbeit ist die Anwendung künstlicher neuronaler Netzwerke zur L?sung von Ablaufplanungsproblemen.Der Einsatz künstlicher neuronaler Netzwe
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:38:43 | 只看該作者
,Künstliche neuronale Netzwerke,g zur Verfügung stellen. Da die Begriffe Informationsverarbeitung und künstliche neuronale Netzwerke jedoch in sehr unterschiedlichen methodischen Ans?tzen gebraucht werden, erfolgt zun?chst die Kl?rung und Abgrenzung dieser Termini.
 關(guān)于派博傳思  派博傳思旗下網(wǎng)站  友情鏈接
派博傳思介紹 公司地理位置 論文服務(wù)流程 影響因子官網(wǎng) 吾愛論文網(wǎng) 大講堂 北京大學(xué) Oxford Uni. Harvard Uni.
發(fā)展歷史沿革 期刊點(diǎn)評 投稿經(jīng)驗(yàn)總結(jié) SCIENCEGARD IMPACTFACTOR 派博系數(shù) 清華大學(xué) Yale Uni. Stanford Uni.
QQ|Archiver|手機(jī)版|小黑屋| 派博傳思國際 ( 京公網(wǎng)安備110108008328) GMT+8, 2025-10-8 10:57
Copyright © 2001-2015 派博傳思   京公網(wǎng)安備110108008328 版權(quán)所有 All rights reserved
快速回復(fù) 返回頂部 返回列表
晋宁县| 普安县| 内乡县| 江永县| 宁晋县| 衡阳县| 深水埗区| 三穗县| 磐石市| 洪雅县| 铜鼓县| 浦江县| 余姚市| 肃宁县| 辽中县| 湖州市| 舞阳县| 宁波市| 定兴县| 宁明县| 眉山市| 晋中市| 礼泉县| 莒南县| 车险| 彭泽县| 雷波县| 德钦县| 新干县| 天台县| 青海省| 绥江县| 依安县| 福鼎市| 乐山市| 平罗县| 北川| 陵水| 肃北| 通道| 和林格尔县|