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Book Description PAP. Condition: New. New Book. Shipped from UK. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # L0-9786202873635
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Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -Questo libro è uno studio di revisione incentrato sulla metodologia dell'Analisi dell'Inviluppo dei Dati. L'analisi dell'inviluppo dei dati neuro-fuzzy è uno dei metodi più importanti per prevedere l'efficienza dei dati. In questo libro, per prima cosa presenteremo brevemente la logica fuzzy, il metodo di Data Envelopment Analysis e la sua estensione dell'inviluppo di dati neuro-fuzzy, compresi i metodi applicati al settore bancario. Questa ricerca è stata condotta utilizzando i dati di 4 filiali bancarie tra il 2010 e il 2014 per prevedere l'efficienza dei dati del 2015.In secondo luogo, vengono spiegate la logica fuzzy, i set fuzzy, la rete neurale artificiale e anche le funzioni di appartenenza. L'obiettivo principale di questa tesi è l'uso del metodo fuzzy e del metodo della rete neurale artificiale per stimare la previsione futura dei dati fuzzy.Infine, proponiamo e testiamo un modello DEA a 4 filiali bancarie che mira a prevedere i dati di efficienza dell'anno 2015. 120 pp. Italienisch. Seller Inventory # 9786202873635
Book Description PAP. Condition: New. New Book. Delivered from our UK warehouse in 4 to 14 business days. THIS BOOK IS PRINTED ON DEMAND. Established seller since 2000. Seller Inventory # L0-9786202873635
Book Description Taschenbuch. Condition: Neu. nach der Bestellung gedruckt Neuware - Printed after ordering - Questo libro è uno studio di revisione incentrato sulla metodologia dell'Analisi dell'Inviluppo dei Dati. L'analisi dell'inviluppo dei dati neuro-fuzzy è uno dei metodi più importanti per prevedere l'efficienza dei dati. In questo libro, per prima cosa presenteremo brevemente la logica fuzzy, il metodo di Data Envelopment Analysis e la sua estensione dell'inviluppo di dati neuro-fuzzy, compresi i metodi applicati al settore bancario. Questa ricerca è stata condotta utilizzando i dati di 4 filiali bancarie tra il 2010 e il 2014 per prevedere l'efficienza dei dati del 2015.In secondo luogo, vengono spiegate la logica fuzzy, i set fuzzy, la rete neurale artificiale e anche le funzioni di appartenenza. L'obiettivo principale di questa tesi è l'uso del metodo fuzzy e del metodo della rete neurale artificiale per stimare la previsione futura dei dati fuzzy.Infine, proponiamo e testiamo un modello DEA a 4 filiali bancarie che mira a prevedere i dati di efficienza dell'anno 2015. Seller Inventory # 9786202873635
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