Книга "Bonit?tspr?fung von Firmenkunden mit Hilfe k?nstlicher neuronaler Netze".Inhaltsangabe:Inhaltsverzeichnis:Inhaltsverzeichnis:1.Einleitung1.1Aktuelle Entwicklung der Insolvenzen1.2Motivation und Ziel der Arbeit1.3Gang der Darstellung2.Grundlagen der Bonit?tspr?fung2.1Gegenstand und Ziel der Bonit?tspr?fung2.2Jahresabschlu?analyse: Verfahrens?berblick2.3Verfahren der Kennzahlenanalyse2.3.1Grundlagen2.3.2Traditionelle Kennzahlenanalyse2.3.3EDV-gest?tzte Kennzahlenanalyse3.Empirisch-induktive Verfahren3.1Regressionsanalyse3.2Diskriminanzanalyse: Grundlagen und Vorbereitungen3.2.1Begriffsabgrenzung3.2.2Zweiteilung des Datenmaterials3.2.3Auswahl der Kennzahlen3.2.4Festlegung der Zielsetzung3.3Univariate Diskriminanzanalyse3.4Multivariate Diskriminanzanalyse3.4.1Pr?fung auf Normalverteilung3.4.2Pr?fung auf Trennf?higkeit3.4.3Das Problem der Multikollinearit?t3.4.4Gleichheit der Varianz-Kovarianz-Matrizen3.4.5Ermittlung der Diskriminanzfunktion3.4.6Vergleich der Methoden der MDA3.5Mustererkennung4.K?nstliche Neuronale Netze4.1Grundlagen und Begriffsabgrenzung4.1.1Das biologische Vorbild4.1.2Das Neuron4.1.3Die Netz-Topologie4.1.4Die Lernregeln4.2Exemplarische Beschreibung einiger Netztypen4.2.1Das Perzeptron4.2.1.1Grundlagen4.2.1.2Das Trainingsverfahren f?r das Perzeptron4.2.1.3Beispiel 1: Das Perzeptron4.2.2Das Multi-Layer-Perceptron4.2.2.1Grundlagen4.2.2.2Beispiel 2: Das XOR-Problem mit dem MLP4.2.2.3Der Backpropagation-Algorithmus4.2.2.4Beispiel 3: Der Backpropagatio...