Shim, Priscilla Siau Yii (2008) Rangkaian neural buatan dan kesesuaian data dalam ramalan kemuflisan. Universiti Malaysia Sabah. (Unpublished)
|
Text
ae0000002217.pdf Download (1MB) | Preview |
Abstract
Rangkaian neural buatan merupakan model yang dibina berdasarkan sistem saraf manusia. Rangkaian nerral boleh diaplikasikan dalam menyelesaikan masalah ramalan kemuflisan. Satu simulasi berdasarkan sistem saraf akan dibina untuk menguji kejituan perhitungan sistem saraf antara output sebenar dan output sistem saraf. Simulasi ini menggunakan algoritma backpropagation dan dibina menggunakan Visual Basic. Simulasi ini hanya menggunakan empat set data dengan dua input dan satu matlamat. Simulasi ini hanya akan mengambil kira tiga jeills fungsi logik, iaitu AND, OR dan XOR. Fungsi pengaktifan termasuklah fungsi sigmoid bipolar dan binari. Perisian Neural Connection digunakan untuk menentukan kesesuaian data untuk digunakan dalarn membuat ramalan. Data yang digunakan adalah laporan kewangan tahunan Syarikat Farmasi Antarabangsa AstraZeneca dalam jangka masa 13 tahun, iaitu dari tahun 1995 hingga 2007. Keputusan daripada simulasi menunjukkan peratus kejituan keputusan yang memuaskan. Keputusan daripada Neural Connection menyatakan bahawa data adalah sesuai digunakan untuk merarnal tetapi dengan peratus kejituan sebanyak 80 peratus sahaja.
| Item Type: | Academic Exercise |
|---|---|
| Keyword: | artificial neural network, bankruptcy prediction, simulator, Visual Basic, neural connection |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics |
| Department: | SCHOOL > School of Science and Technology |
| Depositing User: | SITI AZIZAH BINTI IDRIS - |
| Date Deposited: | 06 May 2014 14:12 |
| Last Modified: | 13 Oct 2017 11:44 |
| URI: | https://eprints.ums.edu.my/id/eprint/8904 |
Actions (login required)
 |
View Item |