Künstliche neuronale Netze zur Datenanalyse in der Marktforschung:
Gespeichert in:
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|---|---|
| Format: | Abschlussarbeit Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Berlin
dissertation.de
2002
|
| Ausgabe: | Als Ms. gedr. |
| Schriftenreihe: | Premium
|
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| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | XII, 352 S. Ill. : 21 cm |
| ISBN: | 3898252752 |
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INHALTSVERZEICHNIS
ABBILDUNGSVERZEICHNIS
V
TABELLEN
VERZEICHNIS
VIII
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS
IX
SYMBOLVERZEICHNIS
X
1
EINLEITUNG
.
1
1.1
MERKMALE
DES
MARKETING
UND
DER
MARKTFORSCHUNG
.
3
1.2
ANFORDERUNGEN
AN
DIE
METHODEN
DER
DATENANALYSE
.
8
1.3
ZIELSETZUNG
DER
ARBEIT
.
10
2
DATENANALYSE
MIT
KONNEKTIONISTISCHEN
MODELLEN
.
13
2.1
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
ALS
INFORMATIONSVERARBEITENDE
SYSTEME
.
14
2.1.1
DIE
VERARBEITUNGSEINHEIT
.
14
2.1.2
DER
NETZVERBUND
.
18
2.1.3
DARSTELLUNG
BEDEUTENDER
NETZWERKMODELLE
.
25
2.1
4
EINE
OEKONOMISCHE
INTERPRETATION
NEURONALER
NETZSTRUKTUREN
.
30
2.1
5
BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHE
ANWENDUNGEN
.
32
2.2
KONNEKTIOMSTISCHE
MODELLE
VERSUS
KONVENTIONELLE
VERFAHREN
DER
DATENANALYSE
.
40
2.2.1
KONNEKTIONISTISCHE
MODELLE
-
EINE
EINORDNUNG
IN
DEN
BESTEHENDEN
METHODENKATALOG
DER
DATENANALYSE
.
43
2.2.2
ABGRENZUNG
KONNEKTIONISTISCHER
ZU
PARAMETRISCHEN
UND
NICHTPARAMETRISCHEN
MODELLEN
DER
FUNKTIONSAPPROXIMATION.
46
2.2.3
YYBIAS-VARIANCE-DILEMMA
"
UND
YYCURSE-OF-DIMENSIONALITY
"
.
50
2.3
DATENAUSWAHL
UND
DATENAUFBEREITUNG
ZUR
KONNEKTIONISTISCHEN
ANALYSE
.
58
2.3.1
DATENAUSWAHL
UND
DATENBEREINIGUNG
.
59
2.3.2
BEARBEITUNG
ZEITVANANTER
DATEN
.
64
2.3.3
LEARNMG
FROM
HINTS
.
66
2.4
PROBLEMADAEQUATE
AUSGESTALTUNG
EINES
KONNEKTIONISTISCHEN
MODELLS
-
EIN
VERFAHRENSABLAUF
.
71
II
3
MODELLSTRUKTUR
AUSGEWAEHLTER
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
ZUR
DEPENDENZ
UND
INTERDEPENDENZANALYSE
.
75
3.1
KONNEKTIONISTISCHE
MODELLE
ZUR
DEPENDENZANALYSE
.
76
3.2
MULTI
LAYER
PERCEPTRON
.
79
3.2.1
NETZWERKTOPOLOGIE
UND
NEURONENAUSGANGSFUNKTION
.
80
3.2.2
ZIELFUNKTIONEN
.
87
3
2.3
LERNVERFAHREN
.
96
3
2.4
BACKPROPAGATION
ZUR
GENERIERUNG
PARTIELLER
ABLEITUNGEN
DER
NETZWERKFUNKTION
.
109
3.3
BAYESIANISCHES
MULTI
LAYER
PERCEPTRON
.
117
3.3.1
DEFINITION
DER
MODELLSTRUKTUR
.
119
3.3.2
ZIELFUNKTIONEN
.
120
3.4
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
MIT
RADIALEN
BASISFUNKTIONEN
.
130
3.4.1
ABGRENZUNG
ZU
DEM
MODELL
DES
MULTI
LAYER
PERCEPTRON
.
131
3.4.2
NETZWERKSTRUKTUR
.
138
3.4.3
LERNVERFAHREN
.
144
3.5
KOHONEN-NETZE
ALS
KONNEKTIONISTISCHE
MODELLE
ZUR
INTERDEPENDENZANALYSE
.
148
3.5.1
NETZWERKMODELL
.
149
3.5.2
NETZWERKSTRUKTUR
UND
LEMALGORITHMUS
.
153
4
DEFINITION
EINER
PROBLEMADAEQUATEN
NETZWERKSTRUKTUR
BEI
KONNEKTIONISTISCHEN
MODELLEN
DER
DEPENDENZANALYSE
.
163
4.1
KONNEKTIOMSTISCHES
INITIALMODELL
.
164
4.1.1
BESTIMMUNG
DER
NEURONENANZAHL
ANHAND
VON
DAUMENREGELN
.
165
4.1.2
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
MODELLIEREN
.
167
4.2
DETERMINISTISCHE
VERFAHREN
ZUR
BESTIMMUNG
DER
NETZWERKKOMPLEXITAET
.
171
4.2.1
CROSS-VALIDATION
UND
STOPP-TRAINING
.
173
4.2.2
SELEKTIONS
UND
KOMPLEXITAETSKRITERIEN
.
178
4.2.3
REGULARISIERUNG
.
185
4
2.4
PRUNING
.
189
4.3
HYPOTHESENTESTS
ZUR
BESTIMMUNG
DER
NETZWERKKOMPLEXITAET
.
194
4.3.1
SIGNIFIKANZTEST
DER
VERDECKTEN
NEURONEN
UND
NEURONENVERBINDUNGEN
.
195
III
4.3.2
TESTVERFAHREN
ZUR
UEBERPRUEFUNG
DER
ANPASSUNGSGUETE
EINES
MODELLS
.
203
5
KONNEKTIONISTISCHE
MODELLE
ALS
INSTRUMENTE
DER
FUNKTIONSAPPROXIMATION
IN
DER
KAUFVERHALTENSFORSCHUNG
.
207
5.1
KONNEKTIONISTISCHE
REGRESSIONSANALYSE
VERSUS
KONVENTIONELLE
METHODEN
.
208
5.1.1
PARAMETRISCHE
VERFAHREN
DER
REGRESSIONSANALYSE
.
209
5.1.2
MODELLE
MIT
LATENTEN
VARIABLEN
UND
NICHTPARAMETRISCHE
VERFAHREN
DER
REGRESSIONSANALYSE
.
213
5.1.3
LEISTUNGSMERKMALE
KUENSTLICHER
NEURONALER
NETZE
ALS
STATISTISCHE
INSTRUMENTE
DER
REGRESSIONSANALYSE
.
219
5.2
AUSGESTALTUNG
EINER
KONNEKTIONISTISCHEN
REGRESSIONSANALYSE
.
225
5.2.1
MODELLDEFINITION
.
225
5.2.2
MODELLANALYSE
.
234
5.3
PERSPEKTIVEN
EINER
KONNEKTIONISTISCHEN
FUNKTIONSAPPROXIMATION
ZUR
ANALYSE
VON
KONSUMENTENVERHALTEN
.
243
5.3.1
KONSUMENTENFORSCHUNG
.
245
5.3.2
MARKTREAKTIONSFUNKTIONEN
.
254
6
KONNEKTIONISTISCHE
MODELLE
ALS
INSTRUMENTE
DER
MARKTSEGMENTIERUNG
.
269
6.1
KOHONEN-NETZE
ZUR
IDENTIFIZIERUNG
VON
MARKTSEGMENTEN
.
270
6.1.1
KOHONEN-NETZE
VERSUS
KONVENTIONELLE
METHODEN
DER
CLUSTERANALYSE
.
271
6.1.2
AUSGESTALTUNG
EINER
KONNEKTIONISTISCHEN
CLUSTERANALYSE
.
278
6.1.3
LEISTUNGSMERKMAIE
UND
PERSPEKTIVEN
EINER
KONNEKTIONISTISCHEN
CLUSTERANALYSE
ZUR
MARKTSEGMENTIERUNG
.
283
6.2
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
ALS
BAYES-KLASSIFIKATOREN
.
289
6.2.1
KONNEKTIONISTISCHE
DISKRIMINANZANALYSE
VERSUS
KONVENTIONELLER
METHODEN
.
290
6.2.2
AUSGESTALTUNG
EINES
KONNEKTIONISTISCHEN
BAYES
KLASSIFIKATORS
.
300
6.2.3
PERSPEKTIVEN
FUER
DIE
MARKTFORSCHUNG
.
304
IV
7
POTENTIAL
KONNEKTIONISTISCHER
MODELLE
IN
DER
MARKTFORSCHUNG
.
309
7.1
EIGENSCHAFTEN
DER
BETRACHTETEN
KONNEKTIONISTISCHEN
MODELLE
.
309
7.2
KUENSTLICHE
NEURONALE
NETZE
ALS
INSTRUMENTE
DES
DATA
MINING
UND
IHR
BEITRAG
ZUM
DIREKTMARKETING
.
314
7.3
AUSBLICK
UND
ZUSAMMENFASSENDE
BEWERTUNG
.
324
LITERATURVERZEICHNIS
327 |
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