گوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانگوگل مارکت
فروش فایل ,دانلود فایل,خرید فایل,دانلود رایگان فایل,دانلود رایگانحسابداری 77. تجزیه و تحلیل عملکرد کسب و کار بانکی و ریسک بازار با استفاده از DEA فازی
» :: محاسبه‌گری 77. افراز و تجزیه عملکرد کسب و کار بانکی و ریسک بازار با استفاده از DEA فازی
افراز و تجزیه عملکرد کسب و کار بانکی و ریسک بازار با استفاده از DEA فازی
چکیده
امروزه حرف اسباب مالی که مدام در حال تغییر است ، برای اجتناب از بحران تعطیلی، موسسات مالی نگران بهره وری و خطر شدید هستند . بنابراین، بهره وری و مدیریت ریسک ، اهداف مهم برای یک اسم موسسه مالی هستند . تحلیل پوششی داده ها (DEA) یک رویکرد غیر پارامتری برای برآورد عملکرد بهره وری DMU است و متغیرهای مورد استفاده باب DEA همه مقادیر دقیقی هستند . با این حال، هنگامی که متغیرهای در یا خروجی فازی باشند ، عملکرد واحدهای آهنگ گیری باید توسط-DEA فازی ادامه یابند . باب اساس زوال قطعیت ریسک ، این پژوهش قصد گسترش کاربرد مدل اندازه گیری فازی مبتنی بر اسلک (SBM فازی) دارد . نمرات بهره وری ارزیابی شده میانجیگری مدل SBM فازی تابع به فرم تابعی هستند ، که ناحیه مقداری بهره وری را در درجات مختلفی از اعتماد به نفس فراهم می کند ،که مطابق با مشخصه پیش بینی خطر است و دستاورد مدیریت بانکداری تایوان تحت ریسک بازار را برآورد میکند .
کامپیوتر 54. تعیین هویت مخاطب مستقل از متن کارآمد از طریق مدل ترکیبی ساختاری گاوس و شبکه های عصبی
» :: کامپیوتر 54. تعیین هویت مخاطب مستقل از متن کارآمد از جاده الگو ترکیبی ساختاری گاوس و شبکه های عصبی
بازشناخت ماهیت مخاطب مستقل از متن کارآمد از طریق مدل ترکیبی ساختاری گاوس و شبکه های عصبی
چکیده
جوهره – ضمیر اول شخص جمع سیستم مرکبی را در ارتباط با مدل ترکیبی گاوس (SGMM) و شبکه های عصبی برای دستیابی به راندمان محاسباتی و صحت بالا در ارتباط با تعیین هویت مخاطب ارائه می دهیم. یک الگو ساختاری پیشین (SBM) در ابتدا از طریق طبقه بندی زنجیره ای تمام اجزای ترکیبی گاوس در ارتباط با این مدل ایجاد می گردد. به این ترتیب ، یک فضای صوتی به مناطق مختلف باب سطوح مختلف بهر بندی می گردد. در ارتباط حرف هر یک از این اهداف ، مدل SGMM از جاده فرایندهای چند سطحی MAP از طریق SBM ایجاد می گردد. در هنگام تست ، تنها شاخه هایی از اجزای ترکیبی گاوس باب ارتباط حرف این ویژگی ها مورد محاسبه قرار می گیرند تا هزینه های محاسباتی را به طور قابل توجهی کمتر کنند. اضافه بر این موارد مناسبت محاسبه شده در لایه های مدل درختی مختلف ، برای تصمیم گیری نهایی با شبکه های عصبی ترکیب می گردند. پیکره اسیر های متفاوتی در ارتباط با این بررسی ها بر روی اطلاعات بازده از گفتگوهای تلفنی مورد استفاده در ارزیابی NIST انجام می گیرد. نتایج حاصل از این بررسی ها آرم می دهد که کاهش محاسباتی حرف استفاده از فاکتور 17 از طریق 5 درصد کاهش نسبی در نرخ اشتباهات در مقایسه با خطوط اصلی مد نظر قرار می گیرد. روش SGMM-SBM مزایایی را در بستگی با آمیغ GMM نشان می دهد ، که شامل ، سرعت بالاتر و عملکردهای بهتر می باشد.
عبارات کلیدی ، طبقه اسیر گاوس ، شبکه عصبی ، تعیین هویت مخاطب ، الگو ترکیبی گاوس.