Wyszukiwanie zaawansowane ?

Obiekt

An artificial neural networks approach to product cost estimation. The case study for electric motor
Pobierz

Tytuł: An artificial neural networks approach to product cost estimation. The case study for electric motor

Tytuł odmienny:

Sztuczne sieci neuronowe w prognozowaniu kosztów produktu. Studium przypadku dla silnika elektrycznego

Autor:

Leszczyński, Zbigniew ; Jasiński, Tomasz

Opis:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2018, Nr 1 (47), s. 72-84

Abstrakt:

The aim of this paper is to present, in theoretical and application terms, artificial neural networks (ANNs) as a method of estimating the product cost. The first part of the article reviews the methods used to estimate the product cost. The basic approaches to the problem of product cost estimation, presented by various authors, were described. In the second part an empirical study using artificial neural networks was conducted. Two research methods were used in this paper: literature analysis and empirical research carried out in the form of an extensive case study. The test object is a new generation induction motor. The main research problem of the article is the modelling of artificial neural networks for the estimation process of product costs with advanced production technology. The test procedures focus on the application aspects. The conclusions discuss the usefulness and advantages of using ANN models in estimating the costs of products

Wydawca:

Wydawnictwo Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu

Miejsce wydania:

Wrocław

Data wydania:

2018

Typ zasobu:

artykuł

Identyfikator zasobu:

doi:10.15611/ie.2018.1.06 ; oai:dbc.wroc.pl:63304

Język:

eng

Powiązania:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics, 2018, Nr 1 (47)

Prawa:

Pewne prawa zastrzeżone na rzecz Autorów i Wydawcy

Prawa dostępu:

Dla wszystkich zgodnie z licencją

Licencja:

CC BY-NC-ND 3.0 PL

Lokalizacja oryginału:

Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Tytuł publikacji grupowej:

Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics

Temat i słowa kluczowe:

cost estimation model artifical neural networks product cost prognozowanie kosztów sztuczne sieci neuronowe koszt produktu

Kolekcje, do których przypisany jest obiekt:

Data ostatniej modyfikacji:

11 cze 2022

Data dodania obiektu:

2 kwi 2019

Liczba wyświetleń treści obiektu:

255

Wszystkie dostępne wersje tego obiektu:

https://dlibra.kdm.wcss.pl/publication/117161

Wyświetl opis w formacie RDF:

RDF

Wyświetl opis w formacie OAI-PMH:

OAI-PMH

Nazwa wydania Data
An artificial neural networks approach to product cost estimation. The case study for electric motor 11 cze 2022

Obiekty Podobne

Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Narzędzia rachunkowości zarządczej w zintegrowanym programie redukcji kosztów w przedsiębiorstwie produkcyjnym

Leszczyński, Zbigniew

2013
artykuł
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics
Informatyka Ekonomiczna = Business Informatics
Modelling of arrears in payments for dwelling using artificial neural networks

Jasiński, Tomasz Bochenek, Anna

2019
artykuł
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu
Rachunek kosztów cyklu życia produktu w praktyce polskich przedsiębiorstw

Ciechan-Kujawa, Marlena Sychta, Karolina

2018
artykuł
Adaptacyjne sieci neuronowe w zastosowaniu do identyfikacji stanu układów elektrycznych

Kostyła, Paweł Łobos, Tadeusz. Promotor

1998
rozprawa doktorska
Zastosowanie sztucznych sieci neuronowych do diagnostyki związków chemicznych

Stemplewski, Sławomir Macek-Kamińska, Krystyna. Promotor

2014
doktorat
Weryfikacja topologii systemu elektroenergetycznego z wykorzystaniem sztucznych sieci neuronowych

Łukomski, Robert Wilkosz, Kazimierz. Promotor

2002
rozprawa doktorska
Theory and practice of artificial intelligence for control : artificial intelligence for control

Koshkouei, A. J. Haas, O. C. L.

2011
książka
Logistyka. Współczesne Wyzwania
Logistyka. Współczesne Wyzwania
Zarządzanie jakością ziarna magazynowanego w zakładach rolnych - wykorzystanie sztucznych sieci neuronowych i akwizycji obrazu

Szwedziak, Katarzyna Detyna, Beata Busławski, Adam Pieczyński, Marcin Detyna, Beata. Redakcja

2025
rozdział
Więcej
×

Cytowanie

Styl cytowania:

Dane kontaktowe

Adres

Politechnika Wrocławska (Koordynator Konsorcjum DBC)
Biblioteka Politechniki Wrocławskiej
Wybrzeże Wyspiańskiego 27
50-370 Wrocław, Polska

Telefon

(+48) 71-320-38-30
(+48) 71-320-47-50

E-Mail

bc@pwr.edu.pl

Odwiedź nas!

https://biblioteka.pwr.edu.pl/

Ta strona wykorzystuje pliki 'cookies'. Więcej informacji