Wyniki wyszukiwania - BazEkon

1

Simulation of Nervous System Actions by Cause/Effect Structures

100%

Czaja L.

Zeszyty Naukowe Uczelni Vistula

|

2018

|

nr 59(2)

5-18

Układy nerwowe w ich kształcie przypominającym ich rzeczywisty wygląd biologiczny (a nie jako powszechnie rozpatrywane modele matematyczne), przedstawione są w postaci struktur przyczynowo- skutkowych (p/s). Umożliwia to wizualną obserwację ruchu sygnałów między neuronami, przy wykorzystaniu graficznego symulatora struktur p/s. Ponadto, może to pomóc w heurystycznym prognozowaniu niektórych stanów i korelacji, jak zależność rozmiaru układu neuronalnego i szansy blokowania się układu lub tzw. zagłodzenia jego fragmentów, a poza tym próby uczenia się takiego układu można prowadzić symulacyjnie, przez modyfikowanie wag dendrytów i progów ciał komórek nerwowych. (abstrakt oryginalny)

2

Symulacja pewnego nieliniowego modelu ekonometrycznego przy pomocy sieci neuronowych

100%

Bielecki A., Bielecka M., Podolak I. T.

Przegląd Statystyczny

|

2001

|

48

|

z. 1-2

151-159

W artykule porównuje się dwa podejścia w tworzeniu nieliniowych modeli ekonomicznych i estymacji ich parametrów: modele regresji i modele neuronalne. Porównanie przeprowadzono na przykładzie modelowania zależności kosztu pewnego wyrobu od odległości od źródeł surowca i wielkości produkcji.

3

Analiza jakości predykcji stanu ekonomiczno-finansowego małych i średnich przedsiębiorstw przy pomocy zespołów sztucznych sieci neuronowych

100%

Burda A., Kuczmowska B.

Barometr Regionalny

|

2008

|

nr 2(12)

109-114

W artykule przedstawiono wyniki przewidywania stanu ekonomiczno-finansowego dla małych i średnich firm regionu lubelskiego i podkarpackiego. W odróżnieniu od innych badań w tym obszarze, wykorzystano koncepcję modelowania mikro-makro (mezzo). Porównano wyniki predykcji samodzielnych perceptronów neuronowych oraz dwóch typów zespołów sztucznych sieci neuronowych. Przedstawiono wnioski oraz nakreślono kierunki dalszych badań nad wzrostem jakości modelu oraz rozszerzeniem jego funkcjonalności.(abstrakt oryginalny)

4

Searching for Neurobiological Foundations of Faith and Religion

100%

Weker M.

Studia Humana

|

2016

|

5(4)

57-63

Considering that the brain is involved in human thinking, feeling and behaviour, we must also ask the question of whether finding neural correlates of religious experience is not just a matter of time. The questions 'if and 'how' human brain responds to or generates religious experience capture the interest of researchers from various fields of science. Their joint efforts and scientific discourse lead to implementation of bold interdisciplinary research projects, with a far-reaching goal of explaining the mystery of faith and religion. Studies conducted at the meeting point of empirical and theological sciences raise controversies and criticism. Examples include the discussions on natural and theological experiments, collectively called neurotheology. (original abstract)

5

Neuroekonomia a mózg konsumenta

100%

Bas S.

Zeszyty Naukowe Uniwersytetu Szczecińskiego. Współczesne Problemy Ekonomiczne. Globalizacja. Liberalizacja. Etyka

|

2015

|

nr 11

249-257

Neuroekonomia jest dziedziną nauki, w której bada się neuronalne korelaty decyzji i ocen ekonomicznych, wykorzystując do tego przede wszystkim takie metody, jak funkcjonalny rezonans magnetyczny czy elektoencefalografię. Część neuroekonomii koncentruje się na odkrywaniu neurofizjologicznych podstaw ocen i zachowań konsumenckich, na przykład w przypadku kupna danego dobra. Aby bliżej zrozumieć decyzje nabywców, należy poznać mechanizmy działania mózgu. Celem analiz jest wyjaśnienie, jakie procesy zachodzą w ludzkim mózgu w trakcie podejmowania decyzji ekonomicznych. Na podstawie uzyskanych wyników można przewidzieć, w jakich sytuacjach konsument podejmie decyzję o kupnie, a kiedy zrezygnuje z oferowanego produktu. Jednak im większa wiedza na ten temat, tym większe ryzyko dla konsumenta, że jego zmysły ulegną manipulacji. (abstrakt autora)

6

Model przewidywania lojalności klientów ogólnopolskiej sieci biur podróży

84%

Michalska-Dudek I.

Logistyka

|

2015

|

nr 2, CD 2

1279-1286

W artykule przedstawiona została propozycja modelu - opartego na sztucznych sieciach neuronowych - przewidującego lojalność nabywców usług turystycznych wraz z jego przykładowym zastosowaniem i weryfikacją dla ogólnopolskiej sieci franczyzowej agencyjnych biur podróży. Na podstawie danych z przeszłości dotyczących cech, aktywności i historii zakupowej dotychczasowych klientów multiagenta turystycznego, autorka zaproponowała zbudowanie modelu predykcji behawioralnej lojalności klientów, który pozwolił podzielić klientów na grupy o różnym poziomie zagrożenia odejściem i szansami na dalsze zakupy, a następnie zaprojektować odpowiednie dla wydzielonych grup klientów działania marketingowe. Ponadto model umożliwił identyfikację kluczowych czynników wpływających na wystąpienie zjawiska lojalności nabywców usług turystycznych, którymi są: czas trwania imprezy turystycznej, liczba nabytych ofert oraz czas pomiędzy datą rezerwacji a datą rozpoczęcia imprezy turystycznej.(abstrakt oryginalny)

7

Mapy neuronowe w analizie i eksploracji danych ekonomicznych

84%

Morajda J.

Zeszyty Naukowe / Uniwersytet Ekonomiczny w Krakowie. Seria Specjalna, Monografie

|

2012

|

nr 204

229

Celem niniejszej pracy jest sformułowanie propozycji nowych modeli neuronowych przeznaczonych do analizy i eksploracji danych ekonomicznych, a jednocześnie uwzględniających postulat łatwiejszej interpretacji i wizualizacji sygnałów modelu. Do głównych celów pracy należy również przeprowadzenie analiz formalnych stanowiących matematyczną podstawę funkcjonowania proponowanych modeli, realizacja badań efektywności tych modeli w wybranych zagadnieniach ekonomicznych i badań związanych z doborem ich parametrów, a także przeprowadzenie analiz porównawczych z innymi narzędziami o podobnej funkcjonalności. Kategorią sieci neuronowych, do której należy zaliczyć rozważane w niniejszym opracowaniu modele, są tzw. mapy neuronowe oparte na strukturze i funkcjonowaniu oryginalnej sieci (mapy) neuronowej Kohonena typu SOM. Oprogramowanie, zastosowane do realizacji proponowanych w niniejszym opracowaniu modeli, zostało opracowane (przez autora) przy wykorzystaniu języka programowania C. (fragment tekstu)

8

Neuronowe modele identyfikowania sytuacji finansowej przedsiębiorstw

84%

Marjak H.

Roczniki Naukowe Stowarzyszenia Ekonomistów Rolnictwa i Agrobiznesu

|

2010

|

12

|

z. 3

263-268

Przedstawiono badania dotyczące konstruowania modelu oceny sytuacji finansowej przedsiębiorstw w oparciu o sztuczne sieci neuronowe. Parametry sieci neuronowej optymalizowane były za pomocą algorytmu gradientów sprzężonych z regularyzacją oraz RPROP (resilient backpropagation). W zaproponowanych modelach sytuacja finansowa badana była na podstawie informacji, zawartych w raportach kwartalnych spółek branży spożywczej notowanych na WGPW. (abstrakt oryginalny)

9

Neuronowy model edukacji ekonomicznej społeczeństwa

67%

Noga B., Noga M.

Prace Naukowe Wyższej Szkoły Bankowej w Gdańsku

|

2016

|

47 Rynki finansowe, inwestycje, polityka gospodarcza : nowe wyzwania i możliwości

243-253

W artykule Autorzy skonstruowali neuronowy model edukacji społeczeństwa, który będzie szczególnie przydatny dla podniesienia wiedzy ekonomicznej polskiego społeczeństwa. Jest to o tyle istotne, że stan wiedzy ekonomicznej polskiego społeczeństwa, szczególnie w zakresie makroekonomii, jest wysoce niesatysfakcjonujący. (abstrakt oryginalny)

10

Zastosowanie sieci Husmeiera do prognozowania dziennych stóp zmian Warszawskiego Indeksu Giełdowego

67%

Lula P.

Przegląd Statystyczny

|

2003

|

50

|

z. 4

117-127

Artykuł przedstawia potencjał sieci neuronowych w modelowaniu i prognozowaniu dziennych stóp zwrotu indeksu WIG. Mocne i słabsze stony modelowania neuronowego w ekonomii przedstawiono w pierwszej części artykułu. Następnie pokazano strukturę i zdolności sieci Husmeiera w prognozowaniu warunkowej funkcji gęstości. Wyniki badań empirycznych przedstawiono w końcowej części pracy.