Books > Computing & IT > Computer programming > Programming languages
|
Buy Now
Data Mining mit genetischen Algorithmen - Eine theoretische und empirische Untersuchung ausgewahlter Aufgabenstellungen (German, Paperback)
Loot Price: R1,987
Discovery Miles 19 870
You Save: R117
(6%)
|
|
Data Mining mit genetischen Algorithmen - Eine theoretische und empirische Untersuchung ausgewahlter Aufgabenstellungen (German, Paperback)
Expected to ship within 10 - 15 working days
|
Diplomarbeit aus dem Jahr 2001 im Fachbereich Informatik -
Wirtschaftsinformatik, Note: 1,3, Rheinisch-Westfalische Technische
Hochschule Aachen (Betriebswirtschaftslehre), Sprache: Deutsch,
Abstract: Inhaltsangabe: Einleitung: Data Mining (DM) ist ein
Oberbegriff fur eine Reihe von Verfahren, die zur automatischen
Gewinnung von Informationen aus grossen Datenmengen dienen.
Genetische Algorithmen (GA) sind Such- und Optimierungsverfahren,
die in Analogie zur biologischen Evolution arbeiten und fur
DM-Aufgaben eingesetzt werden konnen. Dies geschieht bislang nur
sporadisch und an untergeordneter Stelle. Die steigende
Verfugbarkeit leistungsstarker Hardware und paralleler
Systemarchitekturen machen die Benutzung von GA aber auch fur die
routinemassig anfallenden Aufgaben der Datenanalyse immer
interessanter. Das Ziel der Arbeit ist die Untersuchung von GA als
Losungsverfahren fur typische DM-Aufgaben der Unternehmenspraxis.
Dazu wird zum einen die prinzipielle Vorgehensweise beim Erfullen
von DM-Aufgaben mit GA diskutiert. Eine Analyse von DM-Aufgaben
fuhrt daruber hinaus zu einer Systematisierung in mehrere
Aufgaben-Klassen, die sich hinsichtlich ihrer Relevanz fur
unternehmerische Fragestellungen unterscheiden. Fur die wichtigsten
dieser Klassen werden konkrete GA-Konfigurationen vorgeschlagen und
anschliessend anhand von Beispieldaten in mehreren Experimenten
erprobt, um auf empirischem Wege Hinweise auf ihre Brauchbarkeit zu
gewinnen. Dem potentiellen Benutzer werden die Potentiale von GA
zum DM verdeutlicht und daruber hinaus Hilfestellungen gegeben, die
eine praktische Anwendung dieser Methode erleichtern.
Inhaltsverzeichnis: Inhaltsverzeichnis: 1.Einleitung1
1.1Motivation1 1.2Problemstellung2 1.3Gang der Untersuchung2 2.Data
Mining - Grundlagen und Methoden3 2.1Formalisierungen3
2.2Begriffsabgrenzung4 2.3Einflussfaktoren fur die Methodenwahl6
2.4Unterschiedliche Daten6 2.5Unterschiedliche Ziele7
2.5.1Ubersicht7 2.5.2Ableitungsvorschriften8 2.5.3Verknupfungsrege
General
Is the information for this product incomplete, wrong or inappropriate?
Let us know about it.
Does this product have an incorrect or missing image?
Send us a new image.
Is this product missing categories?
Add more categories.
Review This Product
No reviews yet - be the first to create one!
|
You might also like..
|
Email address subscribed successfully.
A activation email has been sent to you.
Please click the link in that email to activate your subscription.