Frühwarnung durch Bilanzanalyse mittels neuronaler Netze (German Edition)
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In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen ""intelligente"" Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.

Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, NDS, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Sehr dichte Arbeit - einzeiliger Zeilenabstand. , Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen 'intelligente' Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen. 28 pp. Deutsch.

Von Händler/Antiquariat, AHA-BUCH GmbH [51283250], Einbeck, Germany.
This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware - Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Sehr dichte Arbeit - einzeiliger Zeilenabstand. , Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen 'intelligente' Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen. 28 pp. Deutsch.

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Frühwarnung durch Bilanzanalyse mittels neuronaler Netze: Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizit?t und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen `intelligente` Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunächst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Künstlichen Neuronalen Netzen erläutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen. Ebook.

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In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlösungsverfahren enorm gestiegen. Herkömmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Künstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Künstliche Neuronale Netze (KNN) stellen intelligente Problemlösungsverfahren dar, die sich besonders für nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhänge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus.System.String[]System.String[].

Von Händler/Antiquariat, BuySomeBooks [52360437], Las Vegas, NV, U.S.A.
Paperback. 56 pages. Dimensions: 8.2in. x 5.8in. x 0.4in.Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2. 3, Universitt zu Kln (Seminar fr Allgemeine BWL und fr Wirtschaftsprfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizitt und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Sehr dichte Arbeit - einzeiliger Zeilenabstand. , Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlsungsverfahren enorm gestiegen. Herkmmliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Knstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Knstliche Neuronale Netze (KNN) stellen intelligente Problemlsungsverfahren dar, die sich besonders fr nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhnge vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit beschftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunchst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Knstlichen Neuronalen Netzen erlutert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen. This item ships from multiple locations. Your book may arrive from Roseburg,OR, La Vergne,TN.

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Von Händler/Antiquariat, The Book Depository EURO [60485773], London, United Kingdom.
Language: German,English Brand New Book ***** Print on Demand *****.Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universitat zu Koln (Seminar fur Allgemeine BWL und fur Wirtschaftsprufung), Veranstaltung: Unternehmenspublizitat und Jahresabschlussanalyse, Sprache: Deutsch, Anmerkungen: Sehr dichte Arbeit - einzeiliger Zeilenabstand., Abstract: In den letzten Jahren ist das Interesse an neuen betriebswirtschaftlichen Problemlosungsverfahren enorm gestiegen. Herkommliche Verfahren aus dem Operations Research und der Statistik bieten angesichts hochkomplexer Probleme oft nur unbefriedigende Ergebnisse. Verfahren aus dem Forschungsgebiet der Kunstlichen Intelligenz dringen zunehmend in betriebswirtschaftliche Problemstellungen vor. Kunstliche Neuronale Netze (KNN) stellen intelligente Problemlosungsverfahren dar, die sich besonders fur nicht-konservative Aufgabenstellungen eignen, bei denen kein exaktes Modell der Ursache-Wirkungszusammenhange vorliegt. Die Verfahren zeichnen sich durch eine breite Anwendbarkeit in betrieblichen Aufgabengebieten aus. Die vorliegende Arbeit beschaftigt sich mit dem Einsatz von KNN in der Bilanzanalyse. Zunachst werden der Aufbau und die Funktionsweise von Neuronalen und Kunstlichen Neuronalen Netzen erlautert. Folglich wird auf die Bilanzanalyse mit traditionellen und KNN-basierten Methoden eingegangen.

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Paperback. Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich Wirtschaft - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, einseitig bedruckt, Note: 2.3, Universit t zu K ln (Seminar f r All.Shipping may be from our UK, US or Australian warehouse depending on stock availability. This item is printed on demand. 56 pages. 0.086.

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Studienarbeit aus dem Jahr 2002 im Fachbereich BWL - Rechnungswesen, Bilanzierung, Steuern, Note: 2.3, Universität zu Köln (Seminar für Allgemeine BWL und für Wirtschaftsprüfung), Veranstaltung: Unternehmenspublizität und Jahresabschlussanalyse, S.

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