Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Algorytmy komputerowo wspomaganej metody syntezy sieci neuropodobnych

100%

Wilusz T.

Zeszyty Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Krakowie

|

1987

|

nr 248

43-65

W niniejszym artykule przedstawiono podstawowe pojęcia oraz przedmiot syntezy. Zaprezentowano wprowadzenie do metody. Omówiono podstawowy algorytm syntezy oraz metodę postępowania.

2

Prognozowanie upadłości przedsiębiorstw za pomocą analizy dyskryminacyjnej i sztucznych sieci neuronowych

100%

Skibińska W.

Prace Naukowe / Akademia Ekonomiczna w Katowicach

|

2006

|

Metody matematyczne, ekonometryczne i informatyczne w finansach i ubezpieczeniach. Część 1

199-210

Niniejsze opracowanie poświęcone jest konstrukcji modeli prognozowania upadłości przedsiębiorstw, na podstawie analizy dyskryminacyjnej oraz sztucznych sieci neuronowych i porównania ich efektywności. Do budowy modeli wykorzystano sprawozdania finansowe (z lat 2000-2003) 100 małych i średnich przedsiębiorstw: 50 przedsiębiorstw kontynuujących działalność gospodarczą, zarejestrowanych w Krajowym Rejestrze Sądowym w Katowicach oraz zrzeszonych w regionalnej Izbie Przemysłowo-Handlowej w Częstochowie, i 50 przedsiębiorstw, które złożyły wniosek o upadłość w Sądzie Rejonowym w Częstochowie. Celem doboru próby do budowy modeli było wprowadzenie pewnych ograniczeń, które wpłynęły na jednorodność istotnych dla analizy informacji, szczególnie pod względem sporządzanych sprawozdań finansowych i wypływających z nich wyników. Dlatego też do celów badawczych wykorzystano w głównej mierze przedsiębiorstwa produkcyjne o formie prawnej - spółek z ograniczoną odpowiedzialnością. (fragment tekstu)

3

Metody reprezentacji danych stosowane w modelowaniu neuronowym

100%

Lula P.

Prace Naukowe Akademii Ekonomicznej we Wrocławiu. Taksonomia

|

1999

|

6

|

nr 817 Klasyfikacja i analiza danych : teoria i zastosowania

196-202

W referacie scharakteryzowano metody reprezentacji zmiennych stosowane w modelowaniu neuronowym. Zwrócono uwagę na wady i zalety każdej techniki. Rozważania zilustrowane są przykładem pokazującym wpływ doboru metody reprezentacji na jakość modelu opisującego kształtowanie się cen mieszkań. Należy zaznaczyć, że zaprezentowane wyniki badań empirycznych mają charakter ilustracyjny i nie powinny stanowić podstawy do uogólnień dotyczących porównywanych metod reprezentacji. (fragment tekstu)

4

Analiza nastrojów gospodarczych z wykorzystaniem sieci Kohonena

100%

Burda A.

Barometr Regionalny

|

2008

|

nr 4(14)

79-87

W pracy dokonano bezwzorcowej klasyfikacji respondentów badań nastrojów gospodarczych realizowanych przez Wyższą Szkołę Zarządzania i Administracji w Zamościu na terenie woj. lubelskiego. Badania prowadzono z wykorzystaniem metodologii sztucznych sieci neuronowych. Klasyfikacji dokonano przy pomocy sieci Kohonena. Wyodrębniono i opisano trzy charakterystyczne profile respondentów oraz dokonano analizy zmian ich liczebności w latach 2003-2007. Wyniki badań oraz indeks nastrojów gospodarczych wykorzystano do poszerzonej, opisowej analizy zachowań respondentów. (abstrakt oryginalny)

5

Zastosowanie zmodyfikowanej sieci Hopfielda w problemie komiwojażera

100%

Nagórny Z.

Przegląd Prawno-Ekonomiczny

|

2010

|

nr 13

73-80

Problem komiwojażera jest klasycznym problemem kombinatorycznym. Celem niniejszej pracy jest znalezienie modyfikacji sieci Hopfielda, które umożliwiłyby poprawę skuteczności sieci w przypadku zastosowania sieci do rozwiązania problemu komiwojażera. W pracy przedstawiono oryginalną metodę automatycznego doboru parametrów sieci Hopfielda. Powyższa metoda umożliwia otrzymanie rozwiązań o bardzo dobrej jakości dla losowo wygenerowanych problemów o liczbie miast równej 10, otrzymane rozwiązania są bliskie optymalnemu rozwiązaniu. Sieć Hopfielda przedstawiona w niniejszej pracy jest przeznaczona do sprzętowej realizacji. Zastosowanie sprzętowej realizacji sieci umożliwiłoby znaczne skrócenie czasu obliczeń, w porównaniu do metod wykorzystujących komputery oparte na architekturze von Neumanna. (abstrakt oryginalny)

6

Wpływ dokładności sprzętowej implementacji sieci Hopfielda na jakość rozwiązań dla problemu komiwojażera

100%

Nagórny Z.

Przegląd Prawno-Ekonomiczny

|

2012

|

nr 18

70-81

Celem pracy było zbadanie wpływu dokładności sprzętowej implementacji sieci Hopfielda na jakość rozwiązań dla problemu komiwojażera. W pracy zbadano wpływ 8-bitowej dokładności sprzętowej realizacji wag, funkcji aktywacji oraz zewnętrznych sygnałów wejściowych neuronów, na jakość otrzymywanych rozwiązań dla 100 losowo wygenerowanych przykładów problemu komiwojażera o liczbie miast równej 10. Otrzymane wyniki wskazują, że sprzętowa realizacja sieci Hopfielda z dokładnością 8-bitową pozwala na otrzymywanie zadowalających rozwiązań dla problemu komiwojażera. Zastosowanie sprzętowej implementacji sieci umożliwiłoby znaczne skrócenie czasu potrzebnego na znalezienie rozwiązania problemu kombinatorycznego, w porównaniu do metod wykorzystujących komputery oparte na architekturze von Neumanna. (abstrakt oryginalny)

7

Metody neuronowe do prognozowania finansowego

100%

Balicki J., Dryja P., Korłub W., Przybyłek P., Tyszka M., Zadroga M., Zakidalski M.

Współczesna Gospodarka

|

2016

|

7

|

nr 2

21-36

Sztuczne sieci neuronowe mogą być stosowane do prognozowania kursów akcji na giełdzie, oceny wiarygodności kredytobiorców czy prognozowania kryzysów bankowych. W referacie omówiono zasady współpracy sieci neuronowych z algorytmami ewolucyjnymi oraz metodą wektorów wspierających. Ponadto, odniesiono się do pozostałych metod sztucznej inteligencji, które stosowane są w finansach. (abstrakt oryginalny)

8

Sztuczne sieci neuronowe w statystyce

100%

Lasek M.

Wiadomości Statystyczne

|

2007

|

nr 8

74-88

W artykule, poświęconym zagadnieniom eksploracji danych Data Mining opisano podstawy budowy i działania sztucznych sieci neuronowych. Przedmiotem uwagi były zarówno sieci wielowarstwowe, jak i sieci Kohonena. Przedstawiono działanie pojedynczego neuronu sieci oraz całej sieci, złożonej z wielu neuronów. Omówiono różne metody uczenia, zwane także trenowaniem sieci: uczenie z nauczycielem i bez nauczyciela. Szczególną uwagę poświęcono praktycznym aspektom stosowania sztucznych sieci neuronowych, w tym warunkom, jakie powinny zostać spełnione, aby sieć mogła dawać wiarygodne wyniki w praktycznych zastosowaniach: przewidywaniach, prognozach, grupowaniu. W artykule pokazano zalety, wady oraz możliwości zastosowań różnego rodzaju modeli sieci neuronowych. (abstrakt oryginalny)

9

Uwarunkowania lojalności klientów biur podróży

100%

Michalska-Dudek I.

Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie

|

2018

|

nr 4 (976)

73-83

W artykule przedstawiono wyniki badań własnych, które pozwoliły na zidentyfikowanie kluczowych czynników warunkujących wystąpienie lojalności behawioralnej klientów biur podróży oraz opracowanie profilu lojalnego nabywcy usług biur podróży. Analizie poddano rzeczywiste dane historyczne, pochodzące z systemu księgowo-rezerwacyjnego jednej z ogólnopolskich sieci franczyzowych konsolidującej 60 biur agencyjnych, dotyczące 15 248 rezerwacji dokonanych w latach 2013-2017 przez nabywców imprez turystycznych. W badaniu zależności zastosowano nieparametryczną metodę sztucznych sieci neuronowych, a najważniejszymi determinantami lojalności behawioralnej okazały się zmienne: czas trwania imprezy turystycznej, liczba dzieci poniżej 14. roku życia ujętych w rezerwacji oraz cena i miejsce docelowe imprezy turystycznej.(abstrakt oryginalny)

10

Cognitive Technologies in the Management and Formation of Directions of the Priority Development of Industrial Enterprises

84%

Kwilinski A., Kuzior A.

Management Systems in Production Engineering

|

2020

|

28

|

nr 2

133-138

The possibilities of using cognitive technologies in the organization of systematic industrial enterprise management are described in the article. Strategic links are defined in the development of a system of stochastic models of enterprise management based on artificial intelligence. The possibility of introduction of the Perceptron model in the industrial enterprise management with the purpose of identification of "bottlenecks" in the functionality of business activity and improvement of procedures of decision-making in the framework of creation of the program of development and technical re-equipment of the enterprise is proven. The authors offered an organizational and economic mechanism of operation of an industrial enterprise, which includes new means of implementation of managerial actions through the use of a matrix of assessment of the level of implementation of cognitive technologies. The method of determining priority directions for the implementation of cognitive technologies at an enterprise was developed based on the results of the assessment of the depth of penetration of cognitive technologies and the result obtained from their implementation, which additionally takes into account the resource ratio of the implemented technologies defined as the ratio of estimates of the actual level of competencies to what is needed to work with new cognitive technologies, which allows to obtain the planned economic and organizational effect. (original abstract)

11

Quantum-inspired Artificil Neural Networks and Evolutionary Algorithms Methods Applied to Modeling of the Polish Electric Power Exchange Using the Day-ahead Market Data

84%

Tchórzewski J., Ruciński D.

Information Systems in Management

|

2018

|

7

|

nr 3

201-212

The paper presents selected results of research on the use of artificial intelligence methods, which are inspired by quantum computing solutions for modelling of electric power exchange systems. Methods used in the modelling of quantum data acquisition, quantization and dequantization of information as well as the methods of per-forming quantum computations were emphasized. Furthermore, we have analysed the results obtained for the neural model and for the evolutionary algorithm inspired by the quantum computer science. Eventually, the model was verified on the example of the neural model of the Electric Power Exchange (EPE). (original abstract)

12

Sztuczne sieci neuronowe w analizie danych ekonomicznych

84%

Kowalewska G.

Czasopismo "Ekonomia i Zarządzanie"

|

2013

|

marzec

14-15

Badania nad konstrukcją i zastosowaniem sieci neuronowych w procesach przetwarzania informacji zostały zainspirowane przez rozwój technik obliczeniowych, które zdolne są do symulowania funkcjonowania neuronów biologicznych. Sztuczne sieci neuronowe (SSN) odznaczają się dużą sprawnością, co znajduje odzwierciedlenie w szybkości obliczeń i wykorzystaniu mocy obliczeniowej komputera. Sieci neuronowe są więc sztucznym umysłem, który uczy się na wzór ludzkiego mózgu. SSN cieszą się dużym zainteresowaniem głównie ze względu na skuteczność rozwiązywaniu problemów, z którymi nie radzą sobie klasyczne algorytmy. (fragment tekstu)

13

Zastosowanie metod sztucznej inteligencji do identyfikacji czynników ekonomicznych

84%

Piegat A., Wąsikowska B.

Studia i Materiały Polskiego Stowarzyszenia Zarządzania Wiedzą

|

2006

|

5

86-93

W artykule przedstawiony został problem identyfikacji czynników mających wpływ na określone zjawisko ekonomiczne przy zastosowaniu niestandardowych metod modelowania - metod sztucznej inteligencji. (abstrakt oryginalny)

14

Wielokryterialna ocena modeli prognozowania stanu ekonomiczno-finansowego małych i średnich przedsiębiorstw

84%

Burda A.

Barometr Regionalny

|

2009

|

nr 1(15)

77-84

W artykule zaproponowano sposób oceny modeli prognozowania stanu ekonomiczno-finansowego małych i średnich przedsiębiorstw. Na bazie przyjętych kryteriów przeanalizowano mocne i słabe strony modeli budowanych z wykorzystaniem metod statystycznych oraz uczenia maszynowego. Zaproponowano koncepcję optymalizacji heterogenicznego modelu prognostycznego. (abstrakt oryginalny)

15

Metoda operacyjnego prognozowania wielkości popytu uwzględniająca determinanty rynku

84%

Mach Ł., Knosala R.

Zarządzanie Przedsiębiorstwem / Polskie Towarzystwo Zarządzania Produkcją

|

2005

|

nr 2

45-56

Jednym z kluczowych elementów planowania produkcji w przedsiębiorstwach jest poprawna i terminowa ocena rynku oraz potrzeb na nim zgłaszanych. Ocena ta najczęściej określana jest na podstawie wielkości statystyk popytu na wyroby gotowe. Decyzje dotyczące wielkości planowanej produkcji mogą być zdecydowanie lepsze, jeśli ich wybór będzie bazował na wiarygodnych prognozach. Wysoka dynamika rynku oraz nowe zjawiska rynkowe powodują, że wiele powszechnie stosowanych metod prognostycznych często uzyskuje nieakceptowalne błędy sporządzanych prognoz. Analizując problemy związane z wyborem odpowiedniej metody prognozowania, adekwatnej do warunków panujących na rynku konsumenta, podejmuje się próby zastosowania nowych metod prognostycznych. W celu zasymulowania różnorodnego spektrum czynników rynkowych następuje integracja technik sztucznej inteligencji oraz statystyczno-matematycznych metod prognostycznych, przejmując od każdej z tych grup utylitarne aspekty. Integracja metod prognostycznych ma na celu budowę narzędzia prognostycznego, posiadającego możliwość aproksymacji dynamicznie zmieniających się zjawisk rynkowych. W artykule przedstawiono proces badawczy mający na celu utworzenie metody prognozowania adekwatnej do zmiennych warunków rynkowych. Dobierając odpowiednie modele prognostyczne, wchodzące w skład opracowanej metody, przebadano grupę modeli należącą do statystyczno-matematycznych metod prognozowania oraz grupę modeli bazującą na zastosowaniu sztucznych sieci neuronowych. Celem przeprowadzonych badań jest wybór po jednym modelu prognostycznym z każdej z przebadanych grup. Po zdefiniowaniu końcowej postaci tworzonej metody, przeprowadzono proces jej weryfikacji w rzeczywistych warunkach produkcyjnych, w celu zbadania jej przydatności. (fragment tekstu)

16

Model wykorzystania funkcji scoringowych i sztucznych sieci neuronowych w optymalizacji decyzji kapitałowych

84%

Chadam J., Kłosowski G.

Master of Business Administration

|

2008

|

16

|

nr 4

30-35

Rozwój organizacji gospodarczych i zwiększanie ich dotychczasowych możliwości odbywa się na podstawie dwóch podstawowych typologii wzrostu: rozwój wewnętrzny (wykorzystanie własnego potencjału) i rozwój zewnętrzny (fuzje i przejęcia). Oczywiście, każdy z tych modeli na swoje wady i zalety (Chadam 2007). Decyzje o wyborze drogi rozwoju są związane wieloma czynnikami strategicznymi, wyborami rynkowymi, finansowymi i innymi, związanymi z rozmiarem prowadzonej działalności gospodarczej (...) Niezależnie od tego, czy organizacja rozwija się drogą wzrostu wewnętrznego czy zewnętrznego, zawsze stoi ona przed problemem skuteczności w procesie podejmowania decyzji inwestycyjnych. Tak jak wspomnieliśmy, zagrożenie utraty wartości jest zdecydowanie większe w procesach wzrostu zewnętrznego. Zakup przedsiębiorstwa jest jednorazową decyzją, której ewentualnie negatywne skutki są trudne, a najczęściej niemożliwe do skorygowania. (fragment tekstu)

17

Application of a Modified Hopfield Network to the Traveling Salesman Problem

84%

Nagórny Z.

Economics and Organization of Enterprise

|

2009

|

6

|

nr 4

58-66

This paper presents the results of the application of the modified Hopfield network to the travelling salesman problem (TSP). A cost function of the TSP consists of four components: two terms which ensure that the salesman's tour is valid, the term which forces neurons to have the output signal equal to 0 or 1, and the total length of the salesman's tour. For two 10-city benchmarks the average tour length of obtained solutions is equal to the optimal tour length. Other works did not report such results using the classical Hopfield network. For greater numbers of cities, the solution quality is significantly better in comparison with the quality of results achieved in other works. The method of auto-tuning of the constant in the fourth component of the cost function is presented. This method ensures very good quality results for randomly generated instances of the 10-city TSP. The presented network is destined for hardware implementation. (original abstract)

18

Sieci neuronowe w metodach uwzględniających ryzyko w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych

84%

Maszczak A.

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

|

2010

|

nr 123 Rachunkowość a controlling

342-352

W artykule omówiono na przykładzie dwóch wzajemnie wykluczających się projektów inwestycyjnych zastosowanie specyficznej techniki obliczeniowej, opartej na sztucznej sieci neuronowej typu MADALINE w metodach uwzględniających ryzyko w podejmowaniu decyzji inwestycyjnych. Jak wykazano w artykule, neuron ADALINE jest właściwym narzędziem do obliczania bieżącej wartości netto projektu NPV, ze względu na wbudowany algorytm oparty na funkcji liniowej. Zmiennymi tej funkcji są strumienie gotówki netto środków pieniężnych (NCF), generowane w okresie eksploatacji projektu, a parametrami - czynniki dyskontujące, stanowiące podstawę do określenia wektora wag na wejściu neuronu ADALINE. (abstrakt oryginalny)

19

Zastosowanie metody sztucznych sieci neuronowych do predykcji wybranych wskaźników z zakresu eksploatacji środków trwałych w przemyśle wysokich technologii

84%

Mazurkiewicz A., Sitkowska R., Trzos M.

Organizacja i Kierowanie

|

2002

|

nr 1

45-61

Artykułu omawia stan eksploatacji środków trwałych w przemyśle, ze szczególnym uwzględnieniem działalności produkcyjnej, w której wydzielono sektor W, obejmujący działy będące nośnikami postępu technicznego w gospodarce. W artykule przedstawiono problem prognozowania trendów zmian wybranych wskaźników eksploatacji środków trwałych w przemyśle. Do opracowania modeli prognostycznych zastosowano metodę sztucznych sieci neuronowych. Zastosowanie modeli pokazano na przykładzie trzech wybranych wskaźników eksploatacji: wartość brutto środków trwałych, nakłady inwestycyjne na odtworzenie majątku trwałego oraz sprawność techniczną maszyn. Przedstawiono wyniki przeprowadzonych badań oraz przeanalizowano wiarygodność uzyskiwanych prognoz.

20

Konstrukcja wielowymiarowych kart kontrolnych indywidualnych pomiarów z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

84%

Peternek P.

Studia Ekonomiczne / Uniwersytet Ekonomiczny w Katowicach

|

2015

|

nr 235

182-193

Klasyczne metody statystycznego sterowania procesem wykorzystują założenie o rozkładzie normalnym badanej cechy. W sytuacji, gdy warunek ten nie jest spełniony, wykorzystuje się odpowiednie transformacje lub korzysta się ze specyficznych, odpornych na rodzaj rozkładu metod. W pracy przedstawiona zostanie próba wykorzystania sztucznych sieci neuronowych do konstrukcji wielowymiarowych kart kontrolnych. Przeprowadzone zostaną symulacje dla rozkładu normalnego i chi-kwadrat.(abstrakt oryginalny)