Künstliche neuronale Netze (ANN) haben sich zu einem leistungsfähigen Instrument für die Entscheidungsfindung entwickelt. Es hat viele Qualitäten, die den Benutzer leicht anziehen können, wie z.B. die Fähigkeit, von verschiedenen dynamischen Daten zu lernen, die durch interne Anpassung der Gewichtung erhalten werden, einfach und schnell in der Berechnung, bietet eine robuste Lösung in Anwesenheit von Rauschen und bietet eine genaue Lösung, wenn es über eine Reihe von zuvor ungesehenen Beispielen aus dem Problembereich verwendet wird. Es hat jedoch einen großen Nachteil, da es als...

Les réseaux neuronaux artificiels (ANN) sont devenus un outil puissant de prise de décision. Il possède de nombreuses qualités, qui peuvent facilement attirer l'utilisateur, telles que la capacité d'apprendre à partir de différentes données dynamiques obtenues par ajustement interne du poids, la facilité et la rapidité de calcul, la robustesse de la solution en présence de bruit et la précision de la solution lorsqu'elle est utilisée sur un ensemble d'exemples inédits dans le domaine du problème. Cependant, il présente un gros inconvénient de fonctionnement, car il s'agit...