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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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楼主: enamel
发表于 2025-3-23 12:14:16 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 16:54:31 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-23 19:08:17 | 显示全部楼层
ge zur Entscheidungsfindung bietet. Jedoch wird häufig nicht transparent, wie die Bewertungen zustande kommen.Stephan C. Kammerer stellt das Rating und den Ratingprozess formal fundiert dar und führt eine mikroökonomische Analyse des Nachfrageverhaltens unter Berücksichtigung unterschiedlicher Daten
发表于 2025-3-24 01:21:55 | 显示全部楼层
Konzeption eines Magischen Vielecks und Entwicklung einer Datenbasis,cher Mitteleinsatz bei gegebenen Zielen adäquat erscheint. Natürlich ist auch eine umgekehrte Ziel-Mittel-Analyse möglich, die, ausgehend von einem gegebenen Mitteleinsatz, die Auswirkungen auf die Ziele untersucht.
发表于 2025-3-24 05:25:49 | 显示全部楼层
Book 1999scheidungsfindung bietet. Jedoch wird häufig nicht transparent, wie die Bewertungen zustande kommen.Stephan C. Kammerer stellt das Rating und den Ratingprozess formal fundiert dar und führt eine mikroökonomische Analyse des Nachfrageverhaltens unter Berücksichtigung unterschiedlicher Datenverdichtun
发表于 2025-3-24 08:04:58 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-24 10:47:43 | 显示全部楼层
发表于 2025-3-24 17:31:21 | 显示全部楼层
Vorbemerkungen,Allerdings sind solche Ratings nicht unproblematisch. Schließlich hat sich in der Vergangenheit gezeigt, daß häufig Finanzkrisen von Unternehmen oder auch von Staaten von den Ratingagenturen nicht oder zu spät erkannt wurden und somit der Markt noch vor den Ratingagenturen auf Krisen reagierte..
发表于 2025-3-24 21:02:24 | 显示全部楼层
,Künstlich-neuronale Netze, den Informatikern vorwiegend mit dem dynamischen Verhalten der Algorithmen und der Speicherkapazität. In der Physik können KNN als Modelle eingesetzt werden, um beispielsweise das Verhalten von Festkörpern, respektive von Atomen bzw. Molekülen, unter unterschiedlichen äußeren Bedingungen zu simulie
发表于 2025-3-25 00:01:52 | 显示全部楼层
,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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