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Evolutionäre Entwicklung künstlicher neuronaler Netze zur Lösung betriebswirtschaftlicher Klassifikationsprobleme: Zugleich Dissertation Universität ... Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, 2002
 
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Evolutionäre Entwicklung künstlicher neuronaler Netze zur Lösung betriebswirtschaftlicher Klassifikationsprobleme: Zugleich Dissertation Universität ... Fachbereich Wirtschaftswissenschaften, 2002 [Taschenbuch]

Robert Stahlbock


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Kurzbeschreibung

Mit künstlichen neuronalen Netzen können Klassifikationsaufgaben, wie sie häufig und vielfältig bei Entscheidungsproblemen in Unternehmen auftreten, gelöst werden. Die Ergebnisqualität hängt dabei von zahlreichen Parametereinstellungen ab.

In diesem Buch werden Voraussetzungen und Maßnahmen für eine leistungsfähige An­wendung neuronaler Netze beschrieben. Als Alternative zu aufwendigen manuellen Entwicklungs­prozessen werden evolutionäre Optimierungsverfahren zur Entwicklung von zwei verschiedenen Netztypen vorgestellt. Die Leistungsfähigkeit dieser zum Teil parallelisierten Algorithmen und der Klassifikationsnetze wird durch ein Anwendungs­beispiel, in dem potentielle Filialstandorte eines Einzelhandelsunternehmens anhand zu erwartender Umsatzhöhen bewertet werden, gezeigt.

Das Buch ist gleichermaßen für den Praktiker als auch für den wissenschaftlich in­teressierten Leser nützlich und empfehlenswert.

Über den Autor

Dr. Robert Stahlbock, 1967 in Hamburg geboren, studierte nach seiner Ausbildung zum Bankkaufmann Betriebswirtschaftslehre mit den Schwerpunkten Betriebswirtschaftliche Datenverarbeitung, Unternehmensforschung und Informatik an der Universität Hamburg. Im Rahmen seiner Tätigkeit als wissenschaftlicher Mitarbeiter und Lehrkraft am Institut für Wirtschaftsinformatik promovierte er am Fachbereich Wirtschaftswissenschaften. Berufs­erfahrungen sammelte er in Projektarbeiten bei Banken, Industrie- und Handelsunternehmen sowie einer Unternehmensberatung.

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