Soft-Computing-Methoden in Sanierungsprüfung und -controlling: Entscheidungsunterstützung durch Computational Intelligence
Gespeichert in:
| 1. Verfasser: | |
|---|---|
| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Dt. Univ.-Verl.
2004
|
| Schriftenreihe: | Gabler-Edition Wissenschaft
|
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | Zugl.: Augsburg, Univ., Diss., 2004 |
| Beschreibung: | XXXI, 409 S. graph. Darst. |
| ISBN: | 3824481049 |
Internformat
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REINHARD BENNERT
SOFT COMPUTING-METHODEN
IN SANIERUNGSPRUEFUNG UND -CONTROLLING
ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNG DURCH COMPUTATIONAL INTELLIGENCE
MIT EINEM GELEITWORT VON PROF. DR. MAGDALENA MISSLER-BEHR
DEUTSCHER UNIVERSITAETS-VERLAG
IMAGE 2
INHALTSVERZEICHNIS
INHALTSVERZEICHNIS
GELEITWORT . V
VORWORT VII
INHALTSVERZEICHNIS IX
ABBILDUNGSVERZEICHNIS S7.. XVII
TABELLENVERZEICHNIS XXI
ABKUERZUNGSVERZEICHNIS XXM
SYMBOLVERZEICHNIS XXVII
VERZEICHNIS HANDELSRECHTLICHER KENNZAHLEN XXIX
1 EINFUEHRUNG 1
1.1 PROBLEMSTELLUNG UND ZIEL DER ARBEIT 1
1.1.1 NEUERE ENTWICKLUNGEN IM RECHTLICHEN UND WIRTSCHAFTLICHEN KONTEXT
VON UNTERNEHMENSSANIERUNGEN 1
1.1.2 ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNG BEI UNSCHARFE, KOMPLEXITAET UND DYNAMIK
DURCH COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 5
1.2 AUFBAU DER ARBEIT 9
1.3 VORHERRSCHENDES BEGRIFFSVERSTAENDNIS 11
1.3.1 DAS UNTERNEHMEN IN DER KRISE 11
1.3.1.1 BEGRIFF DER UNTERNEHMENSKRISE 11
1.3.1.2 KRISENARTEN... 11
1.3.1.3 KRISENSYMPTOME UND -STADIEN 13
1.3.1.4 KRISENURSACHEN 14
1.3.2 SANIERUNG F. 15
1.3.3 INSOLVENZ 16
1.3.3.1 UEBERSCHULDUNG 16
1.3.3.2 (DROHENDE) ZAHLUNGSUNFAEHIGKEIT 18
2 ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNG IN SANIERUNGSPRUEFUNG UND -CONTROLLING:
AUFGABEN, SYSTEME UND PROBLEMCHARAKTERISTIKA 19
2.1 AUFGABEN IN DER SANIERUNGSPRUEFUNG 19
2.1.1 BEGRIFF UND ABLAUFSTRUKTUR DER SANIERUNGSPRUEFUNG 19
2.1.2 ABGRENZUNG VON SANIERUNGSBEDUERFTIGKEIT, -FAEHIGKEIT UND -WUERDIGKEIT
20 2.1.2.1 BETRIEBSWIRTSCHAFTLICHE ABGRENZUNG 20
2.1.2.2 INSOLVENZRECHTLICHE ABGRENZUNG 24
2.2 AUFGABEN IM SANIERUNGSCONTROLLING 26
2.2.1 BEGRIFF DES SANIERUNGSCONTROLLINGS 26
2.2.2 ABLAUFSTRUKTUR DES SANIERUNGSCONTROLLINGS 27
2.3 ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 29
2.3.1 MANAGEMENT-INFORMATIONSSYSTEME 29
2.3.2 KENNZAHLENSYSTEME 30
2.4 ENTSCHEIDUNGSPROBLEME 32
2.4.1 ENTSCHEIDUNGSUNSCHAERFEN 33
IMAGE 3
INHALTSVERZEICHNIS
2.4.1.1 STOCHASTISCHE UNSCHARFE .*.-R. 33
2.4.1.2 INTRINSISCHE UNSCHARFE 34
2.4.1.3 INFORMATIONALE UNSCHARFE 34
2.4.1.3.1 INFORMATION-OVERLOAD 34
2.4.1.3.2 FEHLENDEINFORMATIONEN 35
2.4.1.4 RELATIONALE UNSCHARFE 36
2.4.1.5 INSTRUMENTELLE UNSCHARFE 37
2.4.2 WISSENS- UND DATENBASIS 39
2.4.3 PROBLEMDOMAENEN 42
3 ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNG MIT DEN METHODEN DES SOFT COMPUTING 45 3.1
BEGRIFFE DES SOFT COMPUTING UND DER COMPUTATIONAL INTELLIGENCE 45 3.2
FUZZY-ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 46
3.2.1 FUZZY-SET-THEORETISCHE ABBILDUNG VON ENTSCHEIDUNGSUNSCHAERFEN 46
3.2.1.1 FUZZY-SET-THEORETISCHE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNG 46 3.2.1.2
FUZZYSETS 47
3.2.1.2.1 DEFINITION UND CHARAKTERISTIKA 47
3.2.1.2.2 LINGUISTISCHE VARIABLE 50
3.2.1.3 MENGENTHEORETISCHE UND AUSSAGENLOGISCHE OPERATIONEN MIT FUZZY
SETS 52
3.2.1.4 FUZZY-ARITHMETIK 54
3.2.1.4.1 FUZZY-ZAHLEN UND FUZZY-INTERVALLE 54
3.2.1.4.2 LR-REPRAESENTATION VON FUZZY SETS 55
3.2.2 WISSENSBASIERTE FUZZY-ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 58
3.2.2.1 GRUNDSTRUKTUR UND FUNKTIONSWEISE 59
3.2.2.2 FUZZY-INFERENZ 61
3.2.2.3 FUZZY-REGELBASIS 63
3.2.2.3.1 ENTSCHEIDUNGSTHEORETISCHE ANFORDERUNGEN AN FUZZY-REGELBASEN 63
3.2.2.3.2 SICHERHEITSFAKTOREN ZUR ABBILDUNG VON REGELUNSICHERHEITEN 65
3.2.2.3.3 BEISPIEL EINER HIERARCHISCHEN FUZZY-REGELBASIS 65
3.2.2.4 INTERPRETATION DES FUZZY-ERGEBNISSES 69
3.3 NEURONALE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 71
3.3.1 BEGRIFF UND ZIELE NEURONALER NETZWERKE 71
3.3.2 AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE NEURONALER NETZWERKE 72
3.3.2.1. NETZTOPOLOGIEN 72
3.3.2.2 NEURONEN 75
3.3.2.3 NEURONALES LERNEN 77
3.3.3 BACKPROPAGATION-NETZWERKE 80
3.4 EVOLUTIONAERE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 86
3.4.1 BEGRIFF UND ZIELE EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 86
3.4.2 AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE EVOLUTIONAERER ALGORITHMEN 87
3.4.3 GENETISCHE ALGORITHMEN 88
3.4.3.1 LOESUNGSREPRAESENTATION UND CODIERUNG 88
3.4.3.2 INITIALISIERUNG DER AUSGANGSPOPULATION 90
IMAGE 4
INHALTSVERZEICHNIS * XI_
3.4.3.3 BEWERTUNG DER AUSGANGSALTERNATIVEN 91
3.4.3.4 STOCHASTISCHE ELTERNSELEKTION UND REPLIKATION 91
3.4.3.5 ERZEUGUNG VON NACHKOMMEN :-. 92
3.4.3.6 ERFUELLUNG DES ABBRUCHKRITERIUMS 95
3.5 SOFT COMPUTING-KOMBINIERTE ENTSCHEIDUNGSUNTERSTUETZUNGSSYSTEME 96 4
NEURO-FUZZY-METH OEDEN IN DER PRUEFUNG DER SANIERUNGSFAEHIGKEIT 99 4.1
ABLAUFSTRUKTUR DER ERSTELLUNG UND PRUEFUNG VON SANIERUNGSKONZEPTEN 99
4.1.1 ANALYSE DES UNTERNEHMENS 100
4.1.1.1 ANALYSE DER KRISENURSACHEN 100
4.1.1.2 LAGEBEURTEILUNG 101
4.1.2 LEITBILD DES SANIERTEN UNTERNEHMENS 102
4.1.3 MASSNAHMEN ZUR SANIERUNG DES UNTERNEHMENS 102
4.1.4 PLANVERPROBUNGSRECHNUNG 102
4.2 MODELL DER KOOPERATIVEN NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUELE 103
4.2.1 ABLAUFSTRUKTUR DER NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUELE 103
4.2. 4.2.
4.2.
.1 UEBERBLICK 103
.2 SCHWACHSTELLENANALYSE 105
.3 LAGEKLASSIFIKATION ,... 108
4.2.1.4 KRISENMUSTERERKENNUNG 108
4.2.1.5 MASSNAHMENMUSTERERKENNUNG 109
4.2.1.5.1 FINANZWIRTSCHAFTLICHE MASSNAHMENMUSTER 110
4.2.1.5.1.1 VERMOEGENS-UND KAPITALZUWACHS 112
4.2.1.5.1.2 VERMOEGENSUMSCHICHTUNG 115
4.2.1.5.1.3 KAPITALUMSCHICHTUNG 115
4.2.1.5.2 LEISTUNGSWIRTSCHAFTLICHE MASSNAHMENMUSTER 117
4.2.1.6 LAGEPROGNOSE 117
4.2.1.7 PLANVERPROBUNG 119
4.2.1.7.1 QUALITATIVE VERPROBUNG 119
4.2.1.7.2 QUANTITATIVE VERPROBUNG 119
4.2.2 SOFT COMPUTING-METHODIK DER NEURO-FUZZY-
SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUELE 126
4.2.2.1 VORVERARBEITUNG DURCH LR-FUZZY-REGELBASIS 126
4.2.2.2 NEURO-FUZZY-GESTUETZTE ERMITTLUNG BEREICHSSPEZIFISCHER
SANIERUNGSBEITRAEGE 129
4.2.2.3 FUZZY-ARITHMETISCHE ERMITTLUNG DES SANIERUNGSFAEHIGKEITSGRADES
129 4.2.2.4 MASSNAHMENMUSTERERKENNUNG DURCH (FUZZY-)XPS 132 4.3
STRATEGISCHE NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKTTLE 139 4.3.1
STRATEGISCHE SANIERUNGSFAEHIGKEITSKRITERIEN 139
4.3.2 SANIERUNGSBEITRAG DER GESCHAEFTSFELDSTRATEGISCHEN AUSRICHTUNG 139
4.3.2.1 MARKT- UND WETTBEWERBSKONSTELLATION 140
4.3.2.1.1 MARKTSITUATION 143
4.3.2.1.2 WETTBEWERBSPOSITION 145
IMAGE 5
XII /_ INHALTSVERZEICHNIS
4.3.2.2 GESCHAEFTSFELDSTRATEGISCHE STIMMIGKEIT 151
4.3.2.2.1 ELEMENTE DES STRATEGIEPORTFOLIOS ?151
4.3.2.2.2 STIMMIGKEITSANALYSE 154
4.3.3 SANIERUNGSBEITRAG DER UNTEMEHMENSSTRATEGISCHEN (NEU-)AUSRICHTUNG
159 4.3.3.1 STRATEGISCHES GESCHAEFTSMODELL 161
4.3.3.2 LOKALES BETRIEBSMODELL 162
4.3.3.3 UNTERNEHMENSVERBINDUNGEN 163
4.4 FINANZWIRTSCHAFTLICHE NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUELE 164
4.4.1 FINANZWIRTSCHAFTLICHE SANIERUNGSFAEHIGKEITSKRITERIEN 164
4.4.2 SANIERUNG IM BEREICH DER FINANZLAGE 164
4.4.2.1 SANIERUNGSBEITRAG DER VERMOEGENSSTRUKTUR 165
4.4.2.1.1 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DES ANLAGEVERMOEGENS 168
4.4.2.1.2 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES UMLAUFVERMOEGENS 173
4.4.2.2 SANIERUNGSBEITRAG DER KAPITALSTRUKTUR 177
4.4.2.2.1 LAGEKLASSIFIKATIORV-PROGNOSE AUS SICHT DES
FINANZIERUNGSVERHAELTNISSES 179
4.4.2.2.2 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER
FREMDKAPITALSTRUKTUR 183 4.4.2.3 SANIERUNGSBEITRAG DER LIQUIDITAET 188
4.4.2.3.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER STATISCHEN
LIQUIDITAET 188 4.4.2.3.2 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER
DYNAMISCHEN LIQUIDITAET 193 4.4.3 SANIERUNG IM BEREICH DER ERTRAGSLAGE
199
4.4.3.1 SANIERUNGSBEITRAG DER ERGEBNISSTRUKTUR 200
4.4.3.1.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER ERGEBNISSPALTUNG
200 4.4.3.1.2 LAGEKLASSIFIKATIONZ-PROGNOSE AUS SICHT DER ERTRAGS- UND
AUFWANDSSTRUKTUR 204
4.4.3.1.2.1 BETRIEBSERGEBNIS 205
4.4.3.1.2.2 FINANZERGEBNIS 211
4.4.3.1.2.3 AUSSERORDENTLICHES ERGEBNIS 212
4.4.3.2 SANIERUNGSBEITRAG DER RENTABILITAET 214
4.4.3.2.1 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER BILANZIELLEN
RENTABILITAET 214 4.4.3.2.2 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER
MARKTORIENTIERTEN RENTABILITAET : 218
4.4.3.3 SANIERUNGSBEITRAG DER WERTSCHOEPFUNG 220
4.4.4 SANIERUNGSBEITRAG DER AKTIVEN LIQUIDATIONSPOTENZIALE UND
HAFTUNGSVERHAELTNISSE 225
4.5 LEISTUNGSWIRTSCHAFTLICHE NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKULE 227
4.5.1 LEISTUNGSWIRTSCHAFTLICHE SANIERUNGSFAEHIGKEITSKRITERIEN 227 4.5.2
SANIERUNGSBEITRAG DER MATERIALWIRTSCHAFT 229
4.5.2.1 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER BESCHAFFUNG 229
4.5.2.2 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER LOGISTIK 232 4.5.3
SANIERUNGSBEITRAG DER PRODUKTION 234
4.5.3.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES
PRODUKTIONSMANAGEMENTS... 234
IMAGE 6
INHALTSVERZEICHNIS XIII
4.5.3.2 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER PRODUKTIONSVERFAHREN
237
4.5.3.3 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER PRODUKTIONSANLAGEN
238 4.5.3.4 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DER
PRODUKTIONSKAPAZITAETEN 238 4.5.3.5 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS
SICHT DER PRODUKTIONSPROZESSQUALITAET 239
4.5.4 SANIERUNGSBEITRAG VON VERTRIEB UND MARKETING 239
4.5.4.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES VERTRIEBS 240 4.5.4.2
LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DES MARKETING 245 4.5.5
SANIERUNGSBEITRAG DER FORSCHUNG UND ENTWICKLUNG 246
4.5.5.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES F&E-PROJEKTPROGRAMMS
248 4.5.5.2 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DES
INNOVATIONSMANAGEMENTS... 249 4.5.5.3 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS
SICHT DER INNOVATIONSLEISTUNG 250 4.5.6 SANIERUNGSBEITRAG VON
CONTROLLING UND FINANZEN 250
4.5.6.1 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DES CONTROLLINGS 252
4.5.6.2 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER FINANZEN 255 4.5.7
SANIERUNGSBEITRAG DER INFORMATIONSTECHNOLOGIE 257
4.5.7.1 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER IT-SOFTWARE 259
4.5.7.2 LAGEKLASSIFIKATIONZ-PROGNOSE AUS SICHT DER IT-HARDWARE 260
4.5.7.3 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES IT-MANAGEMENTS 260
4.5.8 SANIERUNGSBEITRAG DES PERSONALWESENS .. 261
4.5.8.1 LAGEKLASSIFIKATIONAPROGNOSE AUS SICHT DES PERSONALMANAGEMENTS
263 4.5.8.2 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DES PERSONALBESTANDES
264 4.5.8.3 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT VON
PERSONALKOSTENNIVEAU UND -STRUKTUR 265
4.5.8.4 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER KAPITALVERFLECHTUNG
266 4.5.8.5 LAGEKLASSIFIKATION/-PROGNOSE AUS SICHT DER
BESCHAEFTIGUNGSSTRUKTUR 267 4.6 STAKEHOLDER-ORIENTIERTES
NEURO-FUZZY-SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUEL 268 4.6.1 SANIERUNGSBEITRAG DER
GESELLSCHAFTERBEZIEHUNGEN 270
4.6.2 SANIERUNGSBEITRAG DER BANKENBEZIEHUNGEN 272
4.6.3 SANIERUNGSBEITRAG DER KUNDENBEZIEHUNGEN 273
4.6.4 SANIERUNGSBEITRAG DER LIEFERANTENBEZIEHUNGEN 275
4.6.5 SANIERUNGSBEITRAG DER ARBEITNEHMERVERTRETER-BEZIEHUNGEN 276 4.7
MANAGEMENT- UND ORGANISATIONS-ORIENTIERTES NEURO-FUZZY-
SANIERUNGSFAEHIGKEITSKALKUEL 276
4.7.1 SANIERUNGSBEITRAG DES MANAGEMENTS 277
4.7.2 SANIERUNGSBEITRAG DER ORGANISATION 279
5 SPEZIELLE SOFT COMPUTING-METHODEN IN SANIERUNGSPRUEFUNG UND
-CONTROLLING 283 5.1 GENETISCHER ALGORITHMUS ZUR PORTFOLIO-OPTIMIERUNG
283
5.1.1 OPTIMIERUNG AUS CASH-FLOW- UND ERFOLGSPOTENZIAL-ORIENTIERTER SICHT
283 5.1.2 GENETISCH-ALGORITHMISCHE OPTIMIERUNG DES
GESCHAEFTSFELDPORTFOLIOS 286 5.2 FUZZY-ERFAHRUNGSKURVEN IM
SANIERUNGSCONTROLLING 297
5.2.1 GRUNDKONZEPTION UND EINSATZPOTENZIAL DER ERFAHRUNGSKURVE 297
IMAGE 7
XIV INHALTSVERZEICHNIS
5.2.1.1 ANSATZPUNKTE ZUR REALISIERUNG KOSTENSENKENDER
ERFAHRUNGSKURVENEFFEKTE 298
5.2.U2 FORMALE ABLEITUNG DER ERFAHRUNGSKURVENEFFEKTE VON
SANIERUNGSKONZEPTEN 300
5.2.2 UNSCHARFEN DER ERFAHRUNGSKURVE 304
5.2.3 FUZZY-ERFAHRUNGSKURVEN 305
5.2.3.1 MODELL DER FUZZY-ERFAHRUNGSKURVE 305
5.2.3.2 FUZZY-ERFAHRUNGSKURVEN IM BETRIEBSVERGLEICH 309
5.3 FUZZY-BREAK-EVEN-ANALYSEN IM SANIERUNGSCONTROLLING 311 5.3.1
GRUNDKONZEPTION UND EINSATZPOTENZIAL DER BREAK-EVEN-ANALYSE 311 5.3.2
UNSCHARFEN DER BREAK-EVEN-ANALYSE 316
5.3.3 FUZZY-BREAK-EVEN-ANALYSEN 316
5.3.3.1 NICHTLINEARES MODELL DER FUZZY-BREAK-EVEN-ANALYSE 317 5.3.3.2
FUZZY-BREAK-EVEN-ANALYSE ALTERNATIVER SANIERUNGSKONZEPTE 324 6
FALLSTUDIE ZU NEURO-FUZZY-METHODEN IN DER PRUEFUNG DER
SANIERUNGSBEDUERFTIGKEIT 329
6.1 KLASSIFIKATION DER SANIERUNGSBEDUERFTIGKEIT AUS POTENZIAL- UND
RISIKOORIENTIERTER SICHT 329
6.1.1 ERKENNTNISZIEL 329
6.1.2 AUSGEWAEHLTE STUDIEN ZUR NEURO-FUZZY-BASIERTEN KLASSIFIKATION DER
INSOLVENZGEFAEHRDUNG, KREDITWUERDIGKEIT UND SANIERUNGSBEDUERFTIGKEIT 331
6.2 C-BIRDS* - COMPUTER BASED INTELLIGENT RESTRUCTURING DECISION SUPPORT
332
6.2.1 AUFBAU UND FUNKTIONSWEISE 333
6.2.2 KLASSIFIKATIONSLEISTUNG 336
6.2.3 ALTERNATIVER ANSATZ: FUZZY-EXPERTENSYSTEME 338
6.3 KLASSIFIKATION DER FINANZWIRTSCHAFTLICHEN RISIKOSITUATION
(C-BIRDS*-MODUL I) 338
6.3.1 ENTSCHEIDUNGSLOGISCHER ANSATZ 338
6.3.2 REGELBASIERTE KLASSIFIKATION DURCH EIN KLASSISCHES EXPERTENSYSTEM
343 6.3.3 NEURONALE KLASSIFIKATION DURCH EIN BACKPROPAGATION-NETZWERK
345 6.3.4 REGELBASIERTE VERGLEICHSKLASSIFIKATION DURCH EIN
FUZZY-EXPERTENSYSTEM 346 6.4 KLASSIFIKATION DER MARKTSITUATION UND
WETTBEWERBSPOSITION
(C-BIRDS*-MODUL II) 347
6.4.1 ENTSCHEIDUNGSLOGISCHER ANSATZ 347
6.4.2 REGELBASIERTE KLASSIFIKATION DURCH EIN KLASSISCHES EXPERTENSYSTEM
348 6.4.3 NEURONALE KLASSIFIKAITON DURCH EIN BACKPROPAGATION-NETZWERK
349 6.4.4 REGELBASIERTE VERGLEICHSKLASSIFIKATION DURCH EIN
FUZZY-EXPERTENSYSTEM 350 6.5 KLASSIFIKATION AUSGEWAEHLTER
UNTERNEHMENSRESSOURCEN
(C-BIRDS*-MODUL III) 351
6.5.1 ENTSCHEIDUNGSLOGISCHER ANSATZ 351
6.5.2 REGELBASIERTE KLASSIFIKATION DURCH EIN KLASSISCHES EXPERTENSYSTEM
352
IMAGE 8
INHALTSVERZEICHNIS XV
6.5.3 NEURONALE KLASSIFIKATION DURCH EIN BACKPROPAGATION-NETZWERK 354
6.5.4 REGELBASIERTE VERGLEICHSKLASSIFIKATION DURCH EIN
FUZZY-EXPERTENSYSTEM 355 6.6 KLASSIFIKATION DER SANIERUNGSBEDUERFTIGKEIT
(C-BIRDS*-MODUL IV) 356 7 SCHLUSSBETRACHTUNG: ERGEBNISSE IN THESENFORM
UND AUSBLICK 359 LITERATURVERZEICHNIS 363
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