The goal of the project is theoretical analysis of properties of softcomputing computational models suitable for processing of high-dimensional complex data from point of view of minimization of model complexity, efectivity of learning and capability of generalization. Further goal is application of theoretical results to design of hybrid algorithms of methalearning with adaptive choices of models and their parameters and implementation of these algorithms as Java and MATLAB software tools and their testing on real data. (en)
Cílem projektu je teoretická analýza vlastností softcomputingových výpočetních modelů vhodných pro zpracování vysoce dimenzionálních složitých dat z hlediska minimalizace modelové složitosti, efektivity učení a schopnosti generalizace. Dále je to využití teoretických výsledků pro návrh hybridních algoritmů metaučení s adaptivní volbou výpočetního modelu a jeho parametrů a implementace těchto algoritmů jako softwarového nástroje v prostředí Java a MATLAB a jejich testování. (cs)