About: Neuronový rozhodovací model o kapitalizaci podniku     Goto   Sponge   NotDistinct   Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

AttributesValues
rdf:type
Description
  • Téma článku je zaměřeno do problematiky rozhodování v oblasti finančního řízení podniku. Konkrétně je zde rozebrán případ vyhodnocování investiční politiky podniku. Jedná se o kritickou oblast pro management ovlivňující další kroky při využití interních i externích zdrojů podniku. Jako vhodný nástroj pro podporu rozhodování byl v tomto případě zvolen přístup z oblasti umělé inteligence, a to konkrétně vhodně koncipovaný model neuronové sítě. Ve vytvořeném modelu neuronové ístě, rozhodujícím o finanční situaci podniku, bylo použito čtyř vstupních proměnných (tří hlavních a jedné doplňující) popisujících konkrétní stav podniku. Kódování hlavních proměnných je zvoleno adekvátně k vyhodnocovaným stavům. Pro vyhodnocení se použila vícevrstvá neuronová síť. Výhodou naučené neuronové sítě je, že může klasifikovat i případy pro managera obtížně řešitelné a to obvzláště případy o větším počtu faktů ovlivňující výsledné rozhodnutí. Ne vždy je však situace jednoduše vyhodnotitelná, limitujícím faktorem je vhodně
  • Téma článku je zaměřeno do problematiky rozhodování v oblasti finančního řízení podniku. Konkrétně je zde rozebrán případ vyhodnocování investiční politiky podniku. Jedná se o kritickou oblast pro management ovlivňující další kroky při využití interních i externích zdrojů podniku. Jako vhodný nástroj pro podporu rozhodování byl v tomto případě zvolen přístup z oblasti umělé inteligence, a to konkrétně vhodně koncipovaný model neuronové sítě. Ve vytvořeném modelu neuronové ístě, rozhodujícím o finanční situaci podniku, bylo použito čtyř vstupních proměnných (tří hlavních a jedné doplňující) popisujících konkrétní stav podniku. Kódování hlavních proměnných je zvoleno adekvátně k vyhodnocovaným stavům. Pro vyhodnocení se použila vícevrstvá neuronová síť. Výhodou naučené neuronové sítě je, že může klasifikovat i případy pro managera obtížně řešitelné a to obvzláště případy o větším počtu faktů ovlivňující výsledné rozhodnutí. Ne vždy je však situace jednoduše vyhodnotitelná, limitujícím faktorem je vhodně (cs)
  • The topic of this article is focused on problems related to enterprise financial supervising. In the concrete, the situation of enterprise investment policy evaluation is described here. In this case, as a convenient tool for decision support, the approach of artificial intelligence was selected, particularly the model of neuron network. For the purpose of enterprise economic state evaluation, we use four input variables which describe the economic state. Three main variables are selected and the fourth one is the additional. The coding of main variables is chosen with the respect to the possible states of the enterprise. The multilayer neuron network was used for evaluation. The neural network can solve problems, which are hardly solvable for a manager because there can exist a lot of factors affecting the final decision. We have to take into account the fact that sometimes the situation is too complex. In this case, when the system gives incorrect result, it is possible to extend the current learnin (en)
Title
  • Neuronový rozhodovací model o kapitalizaci podniku
  • Neural decision model of business capitalization (en)
  • Neuronový rozhodovací model o kapitalizaci podniku (cs)
skos:prefLabel
  • Neuronový rozhodovací model o kapitalizaci podniku
  • Neural decision model of business capitalization (en)
  • Neuronový rozhodovací model o kapitalizaci podniku (cs)
skos:notation
  • RIV/62156489:43110/07:00110818!RIV08-MSM-43110___
http://linked.open.../vavai/riv/strany
  • 97;104
http://linked.open...avai/riv/aktivita
http://linked.open...avai/riv/aktivity
  • Z(MSM6215648904)
http://linked.open...iv/cisloPeriodika
  • 3
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat
http://linked.open...aciTvurceVysledku
http://linked.open.../riv/druhVysledku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju
http://linked.open...titaPredkladatele
http://linked.open...dnocenehoVysledku
  • 437022
http://linked.open...ai/riv/idVysledku
  • RIV/62156489:43110/07:00110818
http://linked.open...riv/jazykVysledku
http://linked.open.../riv/klicovaSlova
  • decision problem; artificial intelligence; neural networks (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo
http://linked.open...odStatuVydavatele
  • CZ - Česká republika
http://linked.open...ontrolniKodProRIV
  • [CDAFFDCB80BD]
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje
  • Acta Universitatis Agriculturae et Silviculturae Mendelianae Brunensis
http://linked.open...in/vavai/riv/obor
http://linked.open...ichTvurcuVysledku
http://linked.open...cetTvurcuVysledku
http://linked.open...UplatneniVysledku
http://linked.open...v/svazekPeriodika
  • LV
http://linked.open...iv/tvurceVysledku
  • Konečný, Vladimír
  • Trenz, Oldřich
  • Pokorný, Martin
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer
issn
  • 1211-8516
number of pages
http://localhost/t...ganizacniJednotka
  • 43110
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of
Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024


Alternative Linked Data Documents: ODE     Content Formats:   [cxml] [csv]     RDF   [text] [turtle] [ld+json] [rdf+json] [rdf+xml]     ODATA   [atom+xml] [odata+json]     Microdata   [microdata+json] [html]    About   
This material is Open Knowledge   W3C Semantic Web Technology [RDF Data] Valid XHTML + RDFa
OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 58 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software