Głównym celem niniejszego opracowania jest praktyczne potwierdzenie przydatności
sieci neuronowych do wspomagania procesów decyzyjnych w zarządzaniu organizacją -
szczególnie wspomaganie procesu planowania kosztów.
Dwa pierwsze rozdziały będą miały charakter teoretyczny. Zostaną w nich
przedstawione uwarunkowania biologiczne sieci neuronowych oraz przegląd podstawowych
pozycji literaturowych, które zadecydowały o ich rozwoju. Omówione też będą podstawy
matematyczne modelowania pojedynczych neuronów oraz sieci neuronowych. Rozdział trzeci
zostanie poświęcony procesowi uczenia sieci neuronowej, gdzie zostaną przedstawione
podstawowe metody ich uczenia. Natomiast rozdział czwarty będzie zawierał koncepcję
modułu z siecią neuronową do prognozowania kosztów. Moduł ten będzie
współpracował z bazą danych o zasobach, z której będą pobierane odpowiednie
informacje dotyczące kosztów. W rozdziale piąłym zostanie przedstawiony szczegółowy
projekt sieci neuronowej do planowania kosztów bieżących organizacji, zostaną
przedstawione ciągi danych oraz proces nauczania sieci i testowa. Rozdział siódmy
będzie zawierał wyniki obliczeń, ocenę błędów oraz wnioski.
Spis treści
WSTĘP
1. PODSTAWY MODELOWANIA KOMÓREK NEURONOWYCH
1.1. Uwarunkowania biologiczne sieci neuronowych
1.2. Zastosowanie sieci neuronowych
1.3. Podstawowa struktura sieci neuronowej
1.4. Model matematyczny (numeryczny) neuronu
1.4.1. Model pojedynczego neuronu liniowego
1.4.2. Model pojedynczego neuronu nieliniowego
1.5. Właściwości sieci neuronowych
2. BUDOWA SIECI NEURONOWYCH
2.1. Jednowarstwowe sieci neuronowe
2.2. Wielowarstwowe sieci neuronowe jednokierunkowe
2.3. Sieci neuronowe ze sprzężeniem zwrotnym
3. UCZENIE SIECI NEURONOWYCH
3.1. Uczenie z nauczycielem
3.1.1. Uczenie pojedynczego neuronu metodą delty (ADAUNE)
3.1.2. Metoda wstecznej propagacji błędów, jako przykład uczenia z nauczycielem
3.2. Uczenie bez nauczyciela
4. KONCEPCJA MODUtU Z SIECIĄ NEURONOWĄ DO PROGNOZOWANIA KOSZTÓW
4.1. Założenia funkcjonalne
4.2. Założenia informacyjne
4.3. Diagramy przepływu danych
5. PROJEKT SIECI NEURONOWEJ
5.1. Opis problemu
5.2. Założenia ogólne
5.3. Interpretacja merytoryczna danych wchodzących w skład ciągów sieci neuronowej
5.3.1. Interpretacja danych wejściowych
5.3.2. Interpretacja danych wyjściowych
5.4. Budowa sieci neuronowej
5.4.1. Normalizacja danych wejściowych i wyjściowych
5.4.2. Funkcja aktywacji
5.4.3. Struktura sieci neuronowej
5.5. Uczenie zaprojektowanej sieci neuronowej
5.5.1. Przebieg nauczania
5.5.2. Testowanie
5.6. Ocena błędu sieci neuronowej
6. PIANOWANIE KOSZTÓW ZA POMOCĄ ZAPROJEKTOWANEJ SIECI NEURONOWEJ
6.1. Wyniki obliczeń
6.2. Ocena błędu obliczeń neuronowych
6.3. Wnioski z prac nad weryrikacją sieci neuronowej
ZAKOŃCZENIE
BIBLIOGRAFIA
SPIS RYSUNKÓW
87 stron, B5, miękka oprawa