haku: @freeterm Anwendungsorientierte Programmiersysteme / yhteensä: 149
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| Tekijä: | Rehkugler, Heinz Kerling, Matthias |
| Otsikko: | Einsatz Neuronaler Netze für Analyse und Prognose-Zwecke |
| Lehti: | Betriebswirtschaftliche Forschung und Praxis
1995 : VOL. 47:3, p. 306-324 |
| Asiasana: | |
| Vapaa asiasana: | PROGNOSEMETHODEN, FINANZIERUNGSANALYSE, ANWENDUNGSORIENTIERTE PROGRAMMIERSYSTEME |
| Kieli: | ger |
| Tiivistelmä: | Künstliche Neuronale Netze (KNN) zeichnen sich insbesondere durch ihre Lernfähigkeit aus, die es ihnen ermöglicht, eine nicht exakt beschreibbare Problemstruktur auf Basis empirischer Beobachtungen zu erlernen. Auf diese Weise sind sie in der Lage, komplexe Ursache-Wirkungszusammenhänge aufzudecken und im Falle ökonomischer Anwendungen neue Theorieansätze zu liefern. Sie eignen sich somit für typische 'nicht verstandene' Anwendungsprobleme. Im Gegensatz zu den meisten herkömmlichen statistischen Verfahren können mittels KNN auch nicht-lineare Strukturen extrahiert werden. Im Beitrag werden zunächst Struktur und Funktionsweise biologischer und künstlicher Neuronaler Netze erläutert. Während Kapitel 2 anhand ausgewählter Untersuchungen einen Überblick über Einsatzmöglichkeit und Leistungsfähigkeit von KNN bei finanzwirtschaftlichen Anwendungen und Prognoseproblemen bietet, werden in Kapitel 3 die Leistungsgrenzen von KNN behandelt. |
SCIMA