Neuronale Netze in der Betriebswirtschaft: Anwendung in Prognose, Klassifikation und Optimierung

Anwendungsfelder Neuronaler Netze und ihre Umsetzung.- Prognose.- Künstliche Neuronale Netze in der Finanzanalyse Eine neue Ära der Kursprognosen?.- Neuronale Netze zur Prognose in der Finanz- und Automobilwirtschaft.- Konstruktionsbegleitende Kalkulation mit Neuronalen Netzen innerhalb einer integrierten Informationssystemarchitektur.- Die Eignung Neuronaler Netze zur Prognose in der Ökonomie.- Klassifikation.- Nicht nur Theorie: Neuronale Netze sichern Produktqualität.- Klassifikation von Unternehmen Ein Vergleich von Neuronalen Netzen und Diskriminanzanalyse.- Früherkennung der Unternehmenskrise Neuronale Netze als Hilfsmittel für Kreditprüfer.- Kreditwürdigkeitsanalyse im Konsumentenkreditgeschäft auf der Basis Neuronaler Netze.- Analyse von Marktsegmenten mit Hilfe konnexionistischer Modelle.- Optimierung.- Konnektionistisch motivierte Reihenfolgeplanung in Fertigungsleitständen.- Konnektionistische Tourenplanung für die dezentrale Vertriebsaußendienststeuerung.- Unterstützungspotential Künstlicher Neuronaler Netze für die Produktionsplanung und -Steuerung.- Reihenfolgeplanung mit funktionsbildenden Neuronalen Netzen.- Quellennachweise.

Professor Dr. Hans Corsten ist Inhaber des Lehrstuhls für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, insbesondere Produktionswirtschaft an der Universität Kaiserslautern.
Dr. Constantin May ist wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Allgemeine Betriebswirtschaftslehre, Produktionswirtschaft und Industriebetriebslehre der Universität Eichstätt/Ingolstadt.

Neuronale Netze in der BWL