Temat: method GMDH - Katalog OPAC zbiorów

Skocz do pozycji: 1.

Tytuł:: The ERP class system objective assessment method
Autorzy:: Patalas, J.
Krupa, T.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/117659.pdf
Data publikacji:: 2005
Wydawca:: Polskie Towarzystwo Promocji Wiedzy
Tematy:: ERP systems
method GMDH
group method of data handling
Opis:: This paper presents ERP class system objective assessment method when using the neural systems GMDH basing on the Ivachnienko algorithm. An approach to ERPs evaluation aimed at their successful implementation into a class of the small and medium-sized enterprises (SMEs) is considered. The set of performance indices supporting an ERP evaluation in the context of its implementation into a given SME is proposed. Consequently the decision model binding the selected indicators of effectiveness of SME implementation with the parameters of a given ERP system and the parameters of the company as such, which introduced this system is discussed.
Źródło:: Applied Computer Science; 2005, 1, 1; 115-132
1895-3735
Pojawia się w:: Applied Computer Science
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Skocz do pozycji: 2.

Tytuł:: Wady i zalety metody prognozowania zachowania złożonych procesów opartej na metodzie GMDH z funkcjami wrażliwości
The advantages and limitations of the complex processes behavior prediction method with sensitivity functions based on GMDH
Autorzy:: Bobkowska, J.
Powiązania:: https://bibliotekanauki.pl/articles/158179.pdf
Data publikacji:: 2014
Wydawca:: Stowarzyszenie Inżynierów i Techników Mechaników Polskich
Tematy:: procesy złożone
prognoza
małoliczne zbiory próbek
funkcje wrażliwości
metoda GMDH
regresja
complex processes
prognosis
short sample of data
sensitivity functions
GMDH method
regression
Opis:: W artykule przedstawiono zalety i ograniczenia metody predykcji procesów złożonych reprezentowanych przez szeregi czasowe, opartej na metodzie GMDH i korzystającej z właściwości funkcji wrażliwości. Użycie funkcji wrażliwości ma zapewnić zwiększenie precyzji predykcji w stosunku do metody podstawowej, dzięki informacjom o kierunku i szybkości zmian wartości zmiennych szeregu, zawartych w funkcjach wrażliwości. Na wejściu potrzebna jest niewielka ilości danych (siedem). Metoda wykazuje zwiększenie skuteczności w stosunku do GMDH nawet przy wykorzystaniu wielomianów Kołmogorowa-Gabora jedynie drugiego stopnia.
In this paper, there are presented the advantages and limitations of the prediction method of complex processes (presented in the form of the time series) which is based on the Russian researcher A. G. Ivakhnenko-GMDH method and uses the properties of the first and second-order sensitivity functions. Sensitivity function is used to ensure an increase of the precision of the prediction in relation to the basic method, thanks to the information about direction and changes in the values of the time series variables and the speed of these changes included in them. We need only small amount of input data (seven) opposed to the other regression methods using large amounts of information in order to study the statistical relationship between time series variables. On the basis of several alternative (partial) models we receive several outputs for every time-series variable, from which we choose the best (terms previously fixed criteria) [1]. Figures 1, 4, 6 and 7 show the results of the prediction of the best partial models for one or two steps forward. Others show values of the sensitivity functions indicating an influence on the studied variables. Results of the prediction without using the sensitivity function differ significantly from the expected values, therefore, are not shown in the drawings. The method shows an increase in efficacy in comparison with GMDH even for second degree Kolomogorov-Gabor polynomials.
Źródło:: Pomiary Automatyka Kontrola; 2014, R. 60, nr 12, 12; 1136-1139
0032-4140
Pojawia się w:: Pomiary Automatyka Kontrola
Dostawca treści:: Biblioteka Nauki

Artykuł

Zmień widok

na półce

Informacja

Wyszukujesz frazę "method GMDH" wg kryterium: Temat

Źródło danych

Dostawca treści

Kolekcja

Rok wydania

Wydawca

Temat

Autor

Typ dokumentu

Język