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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: enamel
11#
發(fā)表于 2025-3-23 12:14:16 | 只看該作者
12#
發(fā)表于 2025-3-23 16:54:31 | 只看該作者
13#
發(fā)表于 2025-3-23 19:08:17 | 只看該作者
ge 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 Daten
14#
發(fā)表于 2025-3-24 01:21:55 | 只看該作者
Konzeption eines Magischen Vielecks und Entwicklung einer Datenbasis,cher Mitteleinsatz bei gegebenen Zielen ad?quat erscheint. Natürlich ist auch eine umgekehrte Ziel-Mittel-Analyse m?glich, die, ausgehend von einem gegebenen Mitteleinsatz, die Auswirkungen auf die Ziele untersucht.
15#
發(fā)表于 2025-3-24 05:25:49 | 只看該作者
Book 1999scheidungsfindung 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 Datenverdichtun
16#
發(fā)表于 2025-3-24 08:04:58 | 只看該作者
17#
發(fā)表于 2025-3-24 10:47:43 | 只看該作者
18#
發(fā)表于 2025-3-24 17:31:21 | 只看該作者
Vorbemerkungen,Allerdings sind solche Ratings nicht unproblematisch. Schlie?lich hat sich in der Vergangenheit gezeigt, da? h?ufig Finanzkrisen von Unternehmen oder auch von Staaten von den Ratingagenturen nicht oder zu sp?t erkannt wurden und somit der Markt noch vor den Ratingagenturen auf Krisen reagierte..
19#
發(fā)表于 2025-3-24 21:02:24 | 只看該作者
,Künstlich-neuronale Netze, den Informatikern vorwiegend mit dem dynamischen Verhalten der Algorithmen und der Speicherkapazit?t. In der Physik k?nnen KNN als Modelle eingesetzt werden, um beispielsweise das Verhalten von Festk?rpern, respektive von Atomen bzw. Molekülen, unter unterschiedlichen ?u?eren Bedingungen zu simulie
20#
發(fā)表于 2025-3-25 00:01:52 | 只看該作者
,Rating mit künstlich-neuronalen Netzen,es Lernen erfordern, wie das Backpropagation Netzwerk (... 1986b), scheiden in Ermangelung von Zielmustern aus. Auch competitive Netze, wie das Kohonen-Netzwerk (. 1982), bei dem keine Zielmuster bekannt sein müssen, eignen sich für die Problemstellung nicht. Der dort eingesetzte Algorithmus, der au
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