Prozessoptimierung mit künstlichen neuronalen Netzen
in der betrieblichen Umweltinformatik
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In diesem Buch werden die Möglichkeiten des Einsatzes künstlicher neuronaler Netze (KNN) in der Prozessoptimierung, speziell in der betrieblichen Umweltinformatik, aufgezeigt. Dabei wird sich zuerst mit den neuro- und kognitionswissenschaftlichen Grundlagen, folglich dem Aufbau und der Funktionsweise des Gehirns, beschäftigt. Anschließend werden Architektur, Struktur und die mathematischen Verfahren künstlicher neuronaler Netze behandelt. Da die besondere Schwierigkeit von KNN in der mangelnden Standardisierung und Klassifikation dieser liegt, wird versucht, eine möglichst vollständige ...
In diesem Buch werden die Möglichkeiten des Einsatzes künstlicher neuronaler Netze (KNN) in der Prozessoptimierung, speziell in der betrieblichen Umweltinformatik, aufgezeigt. Dabei wird sich zuerst mit den neuro- und kognitionswissenschaftlichen Grundlagen, folglich dem Aufbau und der Funktionsweise des Gehirns, beschäftigt. Anschließend werden Architektur, Struktur und die mathematischen Verfahren künstlicher neuronaler Netze behandelt. Da die besondere Schwierigkeit von KNN in der mangelnden Standardisierung und Klassifikation dieser liegt, wird versucht, eine möglichst vollständige und abgegrenzte Klassifikation in Form eines morphologischen Kastens zu entwickeln. Letztlich beschäftigt sich diese Masterarbeit mit bereits existierenden praktischen Anwendungen von KNN im Bereich der betrieblichen Umweltinformatik. Unterstrichen wird die Bedeutung von KNN im Aufzeigen der Möglichkeiten, inwieweit künstliche neuronale Netze betriebliche Umweltinformationssysteme unterstützen können.
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