System wspomagania decyzji - DSS. DefINIA systemu wspomagania decyzji - system wsparcia decyzji DSS. A DSS to skomputeryzowany system informacyjny służący wspieraniu procesu decyzyjnego w organizacji lub firmie DSS umożliwia użytkownikom przesuwanie i analizowanie ogromnych zagrożeń związanych z danymi i kompilowanie informacje, które mogą być wykorzystane do rozwiązywania problemów i podejmowania lepszych decyzji. Korzyści płynące z systemów wspomagania decyzji obejmują bardziej świadome podejmowanie decyzji, szybkie rozwiązywanie problemów i poprawę efektywności w radzeniu sobie z problemami szybko zmieniającymi się zmiennymi. BREAKING DOWN System wsparcia decyzji - DSS. Operations poziomy zarządzania i planowania w organizacji mogą używać systemu DSS do gromadzenia informacji i danych oraz zsynchronizowania go w inteligencję, dzięki której użytkownik końcowy podejmuje bardziej świadomie decyzje w szybszym tempie. Co to jest Analysis DSS? DSS to aplikacja informacyjna, która generuje wyczerpujące informacje Różni się to od aplikacji operacyjnej, która byłaby wykorzystywana do zbierania d ata w pierwszej kolejności DSS jest używany przede wszystkim do zarządzania średnim i wyższym szczeblu, a kluczowe znaczenie dla zrozumienia dużych ilości danych. Na przykład DSS może być wykorzystany do prognozowania przychodów firmy w ciągu najbliższych sześciu miesięcy na nowe założenia dotyczące sprzedaży produktów Ze względu na dużą liczbę zmiennych, które otaczają przewidywane wielkości przychodów, nie jest to prosta kalkulacja, którą można wykonać ręcznie DSS może zintegrować wiele zmiennych i generować rezultaty oraz alternatywne rezultaty, oparte na firma przeszła dane o sprzedaży produktów i zmienne bieżące. Jak Czy DSS może przedstawiać informacje. Głównym celem korzystania z DSS jest przedstawianie klientowi informacji w sposób, który jest łatwy do zrozumienia Korzyścią dla systemu DSS jest to, że może być zaprogramowane do generowania wielu typów raportów, w oparciu o specyfikacje użytkownika DSS może generować informacje i wyświetlać je graficznie, na przykład wykres słupkowy reprezentujący prognozowane przychody lub w formie pisemnej. Gdzie Czy technologia DSS może być używana. W miarę jak technologia ciągle się rozwija, analiza danych nie ogranicza się już do dużych dużych komputerów mainframe Ponieważ aplikacja DSS jest zasadniczo aplikacją, może być ładowana na większości systemów komputerowych, w tym na laptopy Niektóre aplikacje DSS są również dostępne za pośrednictwem urządzeń przenośnych Elastyczność DSS jest niezwykle korzystna dla klientów, którzy podróżują często To daje im możliwość bycia dobrze poinformowanym przez cały czas, co z kolei zapewnia im możliwość podejmowania jak najlepszych decyzji dla swojej firmy i klientów w każdej chwili. Adaptacyjny system wsparcia handlu uprawnieniami do zmian indeksu giełdowego Wen-Chyuan Chiang. a. David Enke b. Renzhong Uniwersytet Tulsa Wang da Collins, Uniwersytet w Tulsie, 800 South Tucker Drive, Hala Helmerich 118B, Tulsa, OK, 74104, Stany Zjednoczone. b Zakład Inżynierii Zarządzania i Inżynierii Systemów, Laboratorium Inwestycji i Inżynierii Finansowej, Centrum Inteligentnych Systemów, Uniwersytet Nauki i Technologii w Missouri, 221 Inżynier g Management, 600 W 14th Street, Rolla, MO, 65409-0370, Stany Zjednoczone. c 9142 S Sheridan, Tulsa, OK, 74133, Stany Zjednoczone. d Microsoft Corporation, 205 108th Ave NE 400, Bellevue, WA, 98004, United Stany Zjednoczone. Zrealizowano dnia 11 lutego 2017 r. Poprawiono dnia 19 kwietnia 2017 r. Przyjęto 20 kwietnia 2017 r. Dostępne w dniu 25 kwietnia 2017 r. System zapewnia automatyczny i adaptacyjny proces wyboru modelu. System przewiduje kierunek zmian kursów, a nie przewidywany poziom. aby zmniejszyć czas obliczeniowy. Napawanie jest wykorzystywane do czynienia z niestabilnością giełdową. Uściślenie kierunku i przepływu cen indeksu giełdowego jest trudne, często prowadząc do nadmiernego obrotu, kosztów transakcji i nieodebranych okazji Często handlowcy potrzebują systematycznej metody, aby nie tylko spot obrotu ale równocześnie zapewniać spójne podejście, minimalizując w ten sposób błędy handlowe i koszty. Chociaż istnieją systemy handlu mechanicznego, zazwyczaj są one przeznaczone do określonego zasobu, indeksu giełdowego lub innego a często są wysoce uzależnione od wstępnie wybranych wejść i parametrów modelu, które według przewidywań będą nadal zapewniać informacje handlowe dopiero po wstępnym szkoleniu lub badanym okresie rozwoju modelu Następujące badania prowadzą do szczegółowego modelu handlu, który zapewnia bardziej skuteczne i inteligentny sposób rozpoznawania sygnałów handlowych oraz wspomagania inwestorów w podejmowaniu decyzji handlowych poprzez wykorzystanie systemu dostosowującego zarówno dane wejściowe, jak i model predykcyjny oparty na pożądanym produkcie Aby zilustrować podejście adaptacyjne, wykorzystuje się wiele wejść i technik modelowania, w tym sieci neuronowych, rozdrobnienie cząstek optymalizacja i denoising Symulacje z indeksami giełdowymi ilustrują sposób, w jaki handlowcy mogą generować wyższe zyski z wykorzystaniem rozwiniętego modelu adaptacyjnego systemu wspomagania decyzji Omówiono również korzyści wynikające z dodania adaptacyjnego i inteligentnego procesu decyzyjnego do prognoz. System wspomagania decyzji. Sieci neuronowe. Optymalizacja rojów. Adaptive czas sel ection. Direction prediction. Fig 1 Rys. 2 Rys. 3 Rys. 4. Inteligentny system wspomagania decyzji w zakresie obrotu giełdowego poprzez integrację algorytmu opartego na algorytmie genetycznym opartego na rozmytej sieci neuronowej i sztucznej sieci neuronowej. a Katedra Inżynierii Przemysłowej, Narodowy Uniwersytet Technologiczny w Tajpej, Taipei 106, Tajwan. b Departament Finansów, Uniwersytet I-Shou, Kaohsiung County, Tajwan 840, Tajwan. c Katedra Inżynierii Systemów, Chin-Wei Computer Company, Tajpej, Tajwan. Rejał 1 stycznia 1998 r. Zmieniony 1 sierpnia 1998 r. Dostępny online 13 listopada 2000 r. Rynek papierów wartościowych, badany przez różnych badaczy, jest raczej skomplikowanym środowiskiem. Większość badań dotyczyła tylko wskaźników technicznych czynników ilościowych, a nie czynników jakościowych, np. Efektu politycznego. Jednakże ten ostatni odgrywa kluczową rolę w środowisku giełdowym. w tym badaniu opracowano algorytm genetyczny opartą na rozmytej sieci neuronowej GFNN w celu sformułowania podstaw wiedzy opartej na zasadach wnioskowania rozmytego, które mogą ure efekt jakościowy na rynku akcji Następny efekt jest dalej zintegrowany z indeksami technicznymi za pomocą sztucznej sieci neuronowej ANN Przykład wykorzystania opartego na tajwańskim rynku akcji jest wykorzystywany do oceny proponowanego systemu inteligentnego Wyniki oceny wskazują, że sieć neuronowa uwzględniająca zarówno czynniki ilościowe i jakościowe wyróżniają sieć neuronową biorąc pod uwagę jedynie czynniki ilościowe, zarówno w przejrzystości punktów zakupu i sprzedaży, jak i wyników sprzedaży kupna. Rynek online. System wsparcia technicznego. Sztuczne sieci neuronowe. Fuzzy sieci neuronowych. Algorytmy genetyczne. Odpowiadający autor Tel 886 2 27712171.Copyright 2001 Elsevier Science BV Wszelkie prawa zastrzeżone. Artykuły cytujące.
No comments:
Post a Comment