Aplicaciones de las redes neuronales artificiales

La aplicación de redes neuronales artificiales a la evaluación y selección integrales en un entorno de gestión de la cadena de suministro tiene como objetivo establecer un modelo de evaluación y selección integral que esté más cerca del pensamiento humano y combine métodos cualitativos y cuantitativos. A través del aprendizaje de patrones de muestra dados, se pueden obtener el conocimiento, la experiencia, el juicio y las tendencias de importancia de las metas del supervisor. En la evaluación integral de los socios, este método puede reproducir la experiencia, el conocimiento y el pensamiento intuitivo de los expertos en evaluación, logrando así una combinación efectiva de análisis cualitativo y cuantitativo y garantizando la objetividad de los resultados de la evaluación integral de los socios. Sobre la base de seleccionar una combinación de indicadores de evaluación, los indicadores de evaluación se evalúan después de obtener el valor de evaluación, dado que no existe un estándar de medición unificado, es difícil analizar y comparar directamente los indicadores, lo que no favorece la entrada en el. Cálculo de redes neuronales. Por lo tanto, antes de utilizar la red neuronal para una evaluación integral, el valor de evaluación de entrada debe convertirse en un valor entre (0, 1) a través de la función de membresía, es decir, el valor de evaluación se estandariza y no se clasifica como la entrada de la red neuronal, de modo que la ANN Capacidad para trabajar con métricas tanto cuantitativas como cualitativas.

Red Neural Artificial: Red neuronal artificial (RNA) que utiliza modelos matemáticos para simular la actividad neuronal. Es un sistema de procesamiento de información basado en la simulación de la estructura y función de la red neuronal del cerebro. Las redes neuronales artificiales tienen capacidades de aproximación de funciones no lineales fuertes, adaptativas, autoorganizadas y de autoaprendizaje, y tienen una fuerte tolerancia a fallas. Puede realizar funciones de simulación, predicción y control difuso. Es una poderosa herramienta para tratar con sistemas no lineales. Es otro nombre para el algoritmo de red neuronal de selección de socios en el método de selección de socios logísticos. Es una nueva disciplina que se ha desarrollado rápidamente desde la década de 1980. Las redes neuronales artificiales pueden simular algunos comportamientos inteligentes del cerebro humano, como la percepción, la inspiración y el pensamiento de imágenes, y tienen las características de autoaprendizaje, procesamiento dinámico adaptativo y no lineal. La aplicación de redes neuronales artificiales a la evaluación y selección integrales en un entorno de gestión de la cadena de suministro tiene como objetivo acercar los currículums a un modelo integral de evaluación y selección que combine el pensamiento humano cualitativo y cuantitativo. A través del aprendizaje de patrones de muestra dados, se pueden obtener el conocimiento, la experiencia, el juicio y las tendencias de importancia de las metas del supervisor. En la evaluación integral de los socios, este método puede reproducir la experiencia, el conocimiento y el pensamiento intuitivo de los expertos en evaluación, logrando así una combinación efectiva de análisis cualitativo y cuantitativo y garantizando la objetividad de los resultados de la evaluación integral de los socios. Sobre la base de seleccionar una combinación de indicadores de evaluación, los indicadores de evaluación se evalúan después de obtener el valor de evaluación, dado que no existe un estándar de medición unificado, es difícil analizar y comparar directamente los indicadores, lo que no favorece la entrada en el. Cálculo de redes neuronales. Por lo tanto, antes de utilizar la red neuronal para una evaluación integral, el valor de evaluación de entrada debe convertirse en un valor entre (0, 1) a través de la función de membresía, es decir, el valor de evaluación se estandariza y no se clasifica como la entrada de la red neuronal, de modo que la ANN Capacidad para trabajar con métricas tanto cuantitativas como cualitativas. 1. Anne - Nombres comunes en inglés y sus significados para mujeres elegantes y de buen corazón en el clero | Anne - el dios elegante y amable Ann, Ann (hebreo) "gracia", la forma inglesa de Hannah. El nombre Ann recuerda a mujeres corrientes de clase media que son amables, con los pies en la tierra, trabajadoras y honestas. Presentación de la actriz tailandesa Ann Thongprasom: Nombre: Ann Thongprasom Cumpleaños: 1976 165438 + 1 de octubre Altura: 163 cm Peso: 46 kg Padres: Padre: (raza mestiza sueco-árabe) El padre de Ann es médico y fue a ver a Ann cuando tenía cuatro años. años. Madre: (Tailandia) Su madre le confió a An a su abuela desde que era niña. Educación: Un año de la Escuela Normal SuanDusit; Licenciatura en Artes de la Comunicación de la Universidad de Bangkok; Maestría en Periodismo y Comunicación de Masas de la Universidad Chengchi. Mi currículum se dedicó al entretenimiento. Edad: 13. Experiencia profesional más exitosa: La carta: Jod Mai Rak (2004). La película costó 50 millones de baht y ganó varios premios, incluido el Premio a la Mejor Actriz de la Asociación de Cine Tailandés.

Nombre: (annthongprasom) Apodo: / (Annie/Boom) ofertas Fecha de nacimiento: 12519 (1976 11.1) Nacionalidad: - (Tailandia-Suiza) Educación: Bachelorloves (. thamasaartunittyheight:*:-*: - Cuál es el primer episodio: Primera revista: Dirección: 26/1 Primer lote: Primera revista: Dirección: 26/1 hobrukmahompah, 1993: kitteungporsongkab 2004: carta: Jodmaitraktionion 33341992: Mudang 1992: Wayland Aikuagadal 1992: 1999: Jordania: 2000.

Anna año: maneyardfah 2006 54 38+0 años: Sameete etral (Lu Huiqing 2003: Ranau, 2004: Namsu 2004: Cumbre de Bangladesh 2005 Año: República de Corea 2005: ruklamon loon lamai Mayo 2006: OumRuk 2007 :LikitGammatheap 2008: sawanbieng (Thein SEIN (Firmado)) 2009: Borisudbumbutkaen (Hello) Soaperry (Fan JU 65438 Award 3343541997: 1999 Broadcaster de TV: 2001 Broadcaster de TV del año: 2002 2004 Star Entertainment Award: Tabetongwardbest Año Mejor Programa: Annandnatunlimited2004: 2006: 2006 Totop Leading Ciencia2009:.