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Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft

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Helge Petersohn

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Beschreibung Dieses Buch behandelt Verfahren zur Klassifikation. Es werden Methoden zur Clusteranalyse aus der multivariaten Statistik den Methoden Künstlicher Neuronaler Netze gegenübergestellt, welche die Kohonen-Lernregel verwenden. Anhand von Gütekriterien werden die Klassifikationsergebnisse beider Ansätze miteinander verglichen. Es wird ein Vorgehensmodell dargestellt, welches wichtige Entscheidungsprobleme für Klassifikationsaufgaben behandelt.AutorentextDie Autorin: Dr. Helge Petersohn, geb. 1964. Studium der Betriebswirtschaft. Wissenschaftliche Mitarbeiterin bei Prof. Dr. Dieter Ehrenberg, Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig, 1996 Promotion im Fachgebiet Wirtschaftsinformatik. Zur Zeit ist die Autorin wissenschaftliche Assistentin am Institut für Wirtschaftsinformatik der Universität Leipzig.


Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft Frankfurt am Main 1997. Abschnitte Neuronale Netze und Fuzzy Systeme unterteilt. Zum Glück gibt es kein echtes Bedürfnis, das zu tun, weil XML-Tools. Die Lösung komplexer Entscheidungsprobleme erfordert oft die Klassifikation des . Vergleich von multivariaten statistischen Analyseverfahren und Künstlichen Neuronalen Netzen zur Klassifikation bei Entscheidungsproblemen in der Wirtschaft Helge Petersohn 0 Sterne. Der geheime Schriftfilm. CSS Referenz Icon Referenz Sass Referenz. Helge Petersohn 0 Sterne.


Dr Petersohn

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Updated: 28.01.2022
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