Klassifikation mit Neuronalen Netzen. CARTE Cooperative Adaptive Resonance Theory Ensembles

Advances in Information Systems and Management Science, Bd. 16

Thomas Zabel

ISBN 978-3-8325-0803-6
220 pages, year of publication: 2005
price: 40.50 €

Für die betriebswirtschaftliche Entscheidungsfindung besteht die Notwendigkeit, bislang unbekannte Zusammenhänge und wertvolle Information aus einer immer größer werdenden Datenbasis zu ermitteln. Dies erfordert eine neue Generation von intelligenten und möglichst automatischen Modellen und Techniken, die den Anwender bei der Analyse der Daten unterstützen. Derzeitige Ansätze zur Klassifikation auf Basis neuronaler Netze weisen Schwächen auf. Die in dieser Arbeit entwickelten Klassifikatoren basieren auf der Adaptiven Resonanz Theorie und der Bildung von Ensembles.

Thomas Zabel entwickelt in diesem Buch eine Methode zur Erstellung von Klassifikatoren auf Basis der Adaptiven Resonanz Theorie. Zu seiner Methode erstellt er zudem einen effizienten Algorithmus, der auf Erkenntnissen der Ensemblebildung aufbaut, sowie ein Softwareprodukt, das den Algorithmus implementiert und die Anwendung und die Erprobung der Methode ermöglicht. Mithilfe des Softwareprodukts wird eine empirische Untersuchung von Versicherungsdaten unter der Fragestellung Erkennung von aktiven bzw. inaktiven Versicherungsagenturen durchgeführt. Die Klassifikationsqualität der verwendeten Methoden erweist sich als zufrieden stellend.

Das Buch wendet sich an Dozenten und Studierende der Mathematik, Informatik, Wirtschaftsinformatik und Betriebswirtschaftslehre sowie an Praktiker, die Neuronale Netze insbesondere im Bereich der Datenanalyse einsetzen wollen.

Thomas Zabel, Jahrgang 1975, studierte Wirtschaftsinformatik an der Westfälischen Wilhelms-Universität Münster. Als wissenschaftlicher Mitarbeiter im Bereich Quantitative Methoden nahm er anschließend Aufgaben in Forschung und Lehre wahr. Forschungsschwerpunkt bildeten betriebswirtschaftliche Anwendungen von KI-Methoden. Im Januar 2005 erfolgte die Promotion zum Doktor der Wirtschaftswissenschaften.