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Titlebook: Rating von Volkswirtschaften mit künstlich-neuronalen Netzen; Stephan C. Kammerer Book 1999 Springer Fachmedien Wiesbaden 1999 Algorithmen

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樓主
發(fā)表于 2025-3-21 20:08:26 | 只看該作者 |倒序?yàn)g覽 |閱讀模式
書(shū)目名稱Rating von Volkswirtschaften mit künstlich-neuronalen Netzen
編輯Stephan C. Kammerer
視頻videohttp://file.papertrans.cn/822/821393/821393.mp4
叢書(shū)名稱Gabler Edition Wissenschaft
圖書(shū)封面Titlebook: Rating von Volkswirtschaften mit künstlich-neuronalen Netzen;  Stephan C. Kammerer Book 1999 Springer Fachmedien Wiesbaden 1999 Algorithmen
描述Ratings gewinnen zunehmend an Bedeutung, da sie ein hochverdichtetes Datum darstellen, das leicht interpretiert werden kann und eine Grundlage zur Entscheidungsfindung bietet. Jedoch wird h?ufig nicht transparent, wie die Bewertungen zustande kommen.Stephan C. Kammerer stellt das Rating und den Ratingprozess formal fundiert dar und führt eine mikro?konomische Analyse des Nachfrageverhaltens unter Berücksichtigung unterschiedlicher Datenverdichtungsgrade durch. Der Autor konzipiert ein allgemeines Modell für künstlich-neuronale Netze und zeigt mit Hilfe thermodynamischer Algorithmen (Simulated Annealing und Threshold Accepting) eine neue Perspektive mit neuronalen Netzen auf. Er konstruiert ein Magisches Vieleck als Modell für Volkswirtschaften, das als Grundlage für Simulationen dient. Diese werden exemplarisch für die Arbeitsm?rkte Japans, der USA und Deutschlands durchgeführt.
出版日期Book 1999
關(guān)鍵詞Algorithmen; Bewertung; Handel; Markt; Mikro?konomie; Nachfrage; Nachfrageverhalten; Rating; Rating-Verfahre
版次1
doihttps://doi.org/10.1007/978-3-663-08904-9
isbn_softcover978-3-8244-7041-9
isbn_ebook978-3-663-08904-9
copyrightSpringer Fachmedien Wiesbaden 1999
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書(shū)目名稱Rating von Volkswirtschaften mit künstlich-neuronalen Netzen影響因子(影響力)




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沙發(fā)
發(fā)表于 2025-3-21 21:50:49 | 只看該作者
Gabler Edition Wissenschafthttp://image.papertrans.cn/r/image/821393.jpg
板凳
發(fā)表于 2025-3-22 02:40:28 | 只看該作者
地板
發(fā)表于 2025-3-22 06:37:26 | 只看該作者
5#
發(fā)表于 2025-3-22 09:24:02 | 只看該作者
Vorbemerkungen,ren verschiedenen Festplatten, Magnetb?ndern und CD-ROMs, aber auch auf Papier fixierter Form zur Verfügung stehen, sie diese aber nicht oder nicht in ausreichendem Ma?e nutzen. . und . sind die Stichw?rter, mit denen die schlummernden Daten nutzbringend zusammengeführt werden sollen. Das Problem, e
6#
發(fā)表于 2025-3-22 13:34:10 | 只看該作者
Rating, erleichtern und hebt sich damit von den meist in der Literatur zu findenden informellen Definitionen ab.. Dabei soll das Rating allgemein betrachtet und nicht nur auf Bonit?tsratings beschr?nkt werden.
7#
發(fā)表于 2025-3-22 20:23:09 | 只看該作者
,Künstlich-neuronale Netze,erbindungen miteinander kommunizieren. Je nach wissenschaftlicher Ausrichtung des Anwenders von KNN k?nnen unterschiedliche Ansatzpunkte ausgemacht werden.. Biologen, Neurobiologen, Neurophysiologen, Psychologen und Mediziner sind vornehmlich daran interessiert, das biologische Vorbild, das Gehirn,
8#
發(fā)表于 2025-3-23 00:06:06 | 只看該作者
Konzeption eines Magischen Vielecks und Entwicklung einer Datenbasis,f die Verwirklichung eines umfassenden, wohldurchdachten und in sich ausgewogenen Zielsystems gerichtet ist und dabei den h?chsten Erfolgsgrad erreicht, der unter den jeweiligen Umst?nden m?glich ist.“ Diese Definition nach . betrachtet jedoch nur eine der m?glichen Fragestellungen, n?mlich die, wel
9#
發(fā)表于 2025-3-23 04:00:10 | 只看該作者
,Rating mit künstlich-neuronalen Netzen,er Zielbeziehungen in Kapitel 4.3 deutlich wurde. Zur Simulation interdependenter Systeme eignen sich rekurrente Netze. Hierbei stellen alle Neuronen sowohl Input- als auch Output-Neuronen dar. Zur Simulation sollen thermodynamische Netze eingesetzt werden, die unüberwacht lernen, da im vorliegenden
10#
發(fā)表于 2025-3-23 06:57:02 | 只看該作者
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