About: Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě

Facets (new session)
Description
Metadata
Settings
- owl:sameAs
- Inference Rule:

About: Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Goto Sponge NotDistinct Permalink

An Entity of Type : http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek, within Data Space : linked.opendata.cz associated with source document(s)

Attributes	Values
rdf:type	skos:Concept http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/Vysledek
Description	Contribution's content is oriented toward object's classification, using self-organizing neu-ral net. This is situation, when are unknown sets separate classification of objects. In the op-posite case it would be possible to use multilayer neural net with learning according patterns. Advantage of self-organizing net is (except other), that classification is not weighted subjec-tive opinion. In this contribution is briefly description generally methodical access to classification's problem solution by self-organizing neural net, are presented examples validating method's functionality and used of the neural net's model. At the closing task is presented classification of set actual enterprises to classes: good, me-dium and not good. (en) Obsah příspěvku je zaměřen na klasifikaci objektů využitím samoučící se umělé neuronové sítě. To je situace, kdy nejsou známé množiny objektů jednotlivých klasifikačních tříd. V opačném případě by bylo možné využít vícevrstvou neuronovou síť s učením podle vzorů. Výhodou samoučení sítě je (kromě jiného), že její klasifikace není zatížena subjektivním názorem. V příspěvku je stručně popsán obecný metodický přístup k řešení klasifikačního problému samoučením neuronové sítě, prezentovány příklady potvrzující funkčnost metody i použitého modelu neuronové sítě. V závěrečné úloze je uvedena klasifikace množiny reálných podniků do tříd: dobré podniky, průměrné a slabé. Obsah příspěvku je zaměřen na klasifikaci objektů využitím samoučící se umělé neuronové sítě. To je situace, kdy nejsou známé množiny objektů jednotlivých klasifikačních tříd. V opačném případě by bylo možné využít vícevrstvou neuronovou síť s učením podle vzorů. Výhodou samoučení sítě je (kromě jiného), že její klasifikace není zatížena subjektivním názorem. V příspěvku je stručně popsán obecný metodický přístup k řešení klasifikačního problému samoučením neuronové sítě, prezentovány příklady potvrzující funkčnost metody i použitého modelu neuronové sítě. V závěrečné úloze je uvedena klasifikace množiny reálných podniků do tříd: dobré podniky, průměrné a slabé. (cs)
Title	Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě (cs) Object's Classification Using Self-Organizing Neural Net (en)
skos:prefLabel	Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě (cs) Object's Classification Using Self-Organizing Neural Net (en)
skos:notation	RIV/62156489:43110/09:00139755!RIV09-MSM-43110___
http://linked.open...avai/riv/aktivita	Z
http://linked.open...avai/riv/aktivity	Z(MSM6215648904)
http://linked.open...vai/riv/dodaniDat	2009
http://linked.open...aciTvurceVysledku	Konečný, Vladimír Trenz, Oldřich
http://linked.open.../riv/druhVysledku	D - Článek ve sborníku
http://linked.open...iv/duvernostUdaju	S - Úplné a pravdivé údaje nepodléhající ochraně podle zvláštních právních předpisů
http://linked.open...titaPredkladatele	Mendelova univerzita v Brně / Provozně ekonomická fakulta
http://linked.open...dnocenehoVysledku	321785
http://linked.open...ai/riv/idVysledku	RIV/62156489:43110/09:00139755
http://linked.open...riv/jazykVysledku	cze - čeština
http://linked.open.../riv/klicovaSlova	vector; object; neural net; self organizing; classification; Kohonen Map (en)
http://linked.open.../riv/klicoveSlovo	self organizing vector classification Kohonen Map object neural net
http://linked.open...ontrolniKodProRIV	[E193209FDFE5]
http://linked.open...i/riv/mistoVydani	Brno
http://linked.open...i/riv/nazevZdroje	Firma a konkurenční prostředí 2009 - 5. část
http://linked.open...in/vavai/riv/obor	IN
http://linked.open...ichTvurcuVysledku	2 (xsd:int)
http://linked.open...cetTvurcuVysledku	2 (xsd:int)
http://linked.open...UplatneniVysledku	2009
http://linked.open...iv/tvurceVysledku	Konečný, Vladimír Trenz, Oldřich
http://linked.open...n/vavai/riv/zamer	The Czech Economy in the Process of Integration and Globalisation, and the Development of Agricultural Sector and the Sector of Services under the New Conditions of the Integrated European Market
number of pages	9 (xsd:int)
http://purl.org/ne...btex#hasPublisher	MSD, s. r. o.,
https://schema.org/isbn	978-80-7392-088-3
http://localhost/t...ganizacniJednotka	43110
is http://linked.open...avai/riv/vysledek of	Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě Klasifikace objektů samoučením neuronové sítě

Faceted Search & Find service v1.16.118 as of Jun 21 2024

Alternative Linked Data Documents: ODE Content Formats:

RDF

ODATA

Microdata

About

OpenLink Virtuoso version 07.20.3240 as of Jun 21 2024, on Linux (x86_64-pc-linux-gnu), Single-Server Edition (126 GB total memory, 85 GB memory in use)
Data on this page belongs to its respective rights holders.
Virtuoso Faceted Browser Copyright © 2009-2024 OpenLink Software