Was erwartet Sie in diesem Vagus Nerv Buch? - Über 50 alltagstaugliche Übungen und wertvolle Praxis-Tipps!- 10 Methoden, um den Vagus schnell wieder ins Gleichgewicht zu bringen.- Spannender Info-Teil über das menschliche Nervensystem - mit Bildern.- Wissenschaftlich fundierte Aussagen mit Quellen.
Aktualisiert: 2023-04-06
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Künstliche neuronale Netze werden seit einigen Jahren auch in den Wirtschaftswissenschaften eingesetzt. Sie werden vorwiegend als Instrumente zur Klassifikation und Prognose verwendet. In dieser Arbeit werden die vorwärtsgekoppelten sigmoiden Netze und radialen Basisfunktionsnetze aus der Sicht der Statistik betrachtet. Diese Netze sind dazu geeignet, nichtlineare Funktionen beliebig genau zu approximieren. Bei näherer Betrachtung weisen sie zudem eine enge Verwandtschaft zu bekannten statistischen Modellen auf. Damit können auch statistische Hypothesentests herangezogen werden, um die Suche nach «guten» Netzen systematisch zu gestalten. Außerdem werden Möglichkeiten einer Interpretation der Parameter in solchen Netzen behandelt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Das Buch ist dem Themenkreis Biologie und Technik zuzuordnen. In Neuronenpopulationen besteht eine Wechselwirkung zwischen dem Erregungsfluß auf der Basis von Transmittermolekülen einerseits und der synaptischen Verbindungsstruktur zwischen den Neuronen andererseits. Eine Analyse derartiger Wechselwirkung bietet eine Anleihe für den problemorientierten Entwurf Massiv Paralleler Systeme, bestehend aus einem Prozessorfeld zur Nachrichtenverarbeitung und einem übergeordneten Verkehrsfeld zum Nachrichtenaustausch. Ausgehend von bedingten Referenzhäufigkeiten zwischen den Prozessoren analog den synaptischen Verbindungsstärken zwischen den Neuronen wird eine angepaßte Topologie des Verkehrsfeldes berechnet. Dem Algorithmus liegt die Forderung zugrunde: je größer die relative Referenzhäufigkeit zwischen zwei Prozessoren, desto kürzer die topologische Weglänge zwischen ihnen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Künstliche Neuronale Netze (KNN) avancierten in der Finanzanalyse und -prognose in den letzten Jahren zu einem wissenschaftlichen Mode- und Reizthema gleichermaßen. Nach einer Darstellung des Backpropagation Algorithmus erfolgt die Konzeption einer deterministischen, iterativen Vorgehensweise zur Generierung eines neuronalen Prognosemodells. Der Real-World-Bezug entsteht durch Simulationsstudien, auf deren Basis die Prognoseleistung der KNN mit jüngeren Verfahren aus der Zeitreihenanalyse (Kointegration und Fehlerkorrekturmodelle) zur DM/US-$-Wechselkursprognose kritisch verglichen und evaluiert werden soll. Dazu erfolgt ein Performance-Vergleich von statistischen, neuro-statistischen und neuronalen Fehlerkorrekturmodellen. Den theoretischen Rahmen bilden traditionelle und moderne Wechselkurstheorien. Im Rahmen der komparativen Analyse werden Leistungsfähigkeit und Grenzen der neuronalen Prognose-Tools evident.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Neuronale Netze werden in der Betriebswirtschaft erfolgreich in verschiedenen Bereichen eingesetzt. Diese Arbeit untersucht die Einsatzmöglichkeiten von ART1- und ART2- Netzen zur Lösung von Klassifikationsproblemen im Marketing. Neben einer umfassenden theoretischen Beschreibung der Abläufe innerhalb des Netzes werden Vorgehensweisen und Bewertungskriterien entwickelt, mit deren Hilfe die Netze zur Lösung von Klassifikationsproblemen eingesetzt werden können. Die praktische Anwendung wird anhand verschiedener Beispiele demonstriert. Die Klassifikationsergebnisse werden interpretiert und mit den Ergebnissen eines klassischen Klassifikationsverfahrens verglichen.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Intervalle werden im auditorischen System als Nervenimpulsketten verschiedener Perioden codiert. Ein neuronaler Autokorrelator analysiert anschließend die im Gemisch der Impulsketten enthaltenen Perioden. Das Schwingungsverhältnis bestimmt die Häufigkeit koinzidierender Impulse. Die Koinzidenztheorie der Konsonanz wird hier auf neuronale Abläufe übertragen. Die Logik koinzidierender Nervenimpulse kann mathematisch durch Impulsfolgen und Autokorrelationsfunktionen beschrieben werden. Die neuronalen Unschärfen und stochastischen Streuungen bedingen Impulsbreiten und führen auf einen verallgemeinerten Koinzidenzbegriff. Der Grad der verallgemeinerten Koinzidenz wird mit der hier entwickelten Allgemeinen Koinzidenzfunktion berechnet und bestätigt Stumpfs Untersuchungen zur Tonverschmelzung.
Aktualisiert: 2023-04-12
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Entscheidungsprobleme mit mehrfacher Zielsetzung können in allen Unternehmensbereichen auftreten. Als Anwendungsfall wird die Standortplanung von Tankstellenshops untersucht. Dazu werden geeignete Lösungsverfahren vorgestellt, angewendet und beurteilt. Ein Schwerpunkt liegt auf der Gegenüberstellung klassischer Verfahren und sogenannter intelligenter Methoden aus den Bereichen neuronale Netze und Fuzzy Logic. Anhand eines Kriterienkataloges werden Entscheidungsträger bei der Auswahl des für konkrete Entscheidungsprobleme am besten geeigneten Vorgehens unterstützt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Zentraler Bestandteil der Bonitätsprüfung in Banken ist die Analyse des Jahresabschlusses des kreditbeantragenden Unternehmens. Im Zuge der Bestrebungen, die Kreditbearbeitung zu rationalisieren und die Kreditentscheidungen zu objektivieren, wurden in den letzten Jahren vermehrt moderne Verfahren der Jahresabschlußanalyse installiert. Die Arbeit gibt einen Überblick über die bestehenden Verfahren der Jahresabschlußanalyse und stellt zwei moderne Verfahren im Rahmen eines empirischen Vergleiches gegenüber: die lineare multivariate Diskriminanzanalyse sowie zwei Typen Künstlicher Neuronaler Netze. Künstliche Neuronale Netze erlebten in den vergangenen Jahren eine Renaissance und werden seit geraumer Zeit auch bei betriebswirtschaftlichen Problemstellungen erfolgreich eingesetzt.
Aktualisiert: 2020-09-01
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Die Bedeutung von Markenwahlmodellen beruht auf den daraus gewonnenen Erkenntnissen über Effekte der Marketinginstrumente auf die Markenwahl. Die genaue Kenntnis dieser häufig nichtlinearen Effekte ermöglicht etwa gewinnoptimierende Preis- und Promotionsstrategien. Der Autor setzt Neuronale Netze als Nutzenfunktionen im bekannten Logit-Modell ein und erfaßt damit nichtlineares Kaufverhalten. Neben verbesserten Anpassungseigenschaften führen die mit Neuronalen Netzen kombinierten Logit-Modelle zu einem im Vergleich mit dem linearen Logit-Modell verbesserten Verständnis der Markenwahl. Besonderer Wert wird auf die Interpretation der eingesetzten Netzwerke gelegt. Analytische und graphische Methoden zur einfachen Auswertung der Modelle werden vorgestellt.
Aktualisiert: 2019-12-19
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Preise von Warenterminkontrakten haben einen großen Einfluss auf die Preisfindung landwirtschaftlicher Erzeugnisse, und ihre Entwicklung ist insbesondere für Agrarhändler von großer Bedeutung. Hier werden Modelle und neuronale Netze als Verfahren der univariaten Zeitreihenanalyse zur Erstellung von Eintagesprognosen für bis zu neun Monate im voraus in bezug auf verschiedene Warenterminkontrakte verglichen. Verwendet werden Fehlermaße der Abweichung und Maße der Richtigkeit. Zusätzlich wird ein Handelssimulator entwickelt, der es erlaubt, Handelsergebnisse miteinander zu vergleichen. In der Handelssimulation, dem für den Anwender entscheidenden Güterkriterium, sind die neuronalen Netze erheblich besser als die ARIMA-Modelle. In bezug auf die Gütemaße der Abweichung sind die ARIMA-Modelle den neuronalen Netzen meist überlegen. Die Methodik und die Prognosen der Arbeit werden mit einer kleinen Gruppe von Agrarhändlern diskutiert.
Aktualisiert: 2019-12-19
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