This HTML5 document contains 51 embedded RDF statements represented using HTML+Microdata notation.

The embedded RDF content will be recognized by any processor of HTML5 Microdata.

Namespace Prefixes

PrefixIRI
n8http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/typAkce/
dctermshttp://purl.org/dc/terms/
n13http://purl.org/net/nknouf/ns/bibtex#
n10http://localhost/temp/predkladatel/
n17http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/projekt/
n9http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/riv/tvurce/
n5http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133042%21RIV08-AV0-21230___/
n18http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/
n22https://schema.org/
n19http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/zamer/
shttp://schema.org/
skoshttp://www.w3.org/2004/02/skos/core#
n3http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/
n2http://linked.opendata.cz/resource/domain/vavai/vysledek/
rdfhttp://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#
n6http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/klicoveSlovo/
n21http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/duvernostUdaju/
xsdhhttp://www.w3.org/2001/XMLSchema#
n14http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/jazykVysledku/
n4http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/aktivita/
n20http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/obor/
n15http://linked.opendata.cz/ontology/domain/vavai/riv/druhVysledku/
n11http://reference.data.gov.uk/id/gregorian-year/

Statements

Subject Item
n2:RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03133042%21RIV08-AV0-21230___
rdf:type
n18:Vysledek skos:Concept
dcterms:description
This paper presents the work of age prediction of human beings from their skeletal indicators using computational intelligence methods, such as feedforward neural networks, learning vector quantization (LVQ) and group of adaptive models evolution (GAME). The anthropology data set we have performed our experiments on, contains a lot of noise, which is characteristic feature of almost all data collected by observation. Goal of this work was to get the best possible results of the age prediction on such noisy data and to compare the results of particular methods. Tato práce se zabývá modelováním stáří lidí v době úmrtí z vlastností kosterních pozůstatků pomocí metod výpočetní inteligence. Byly použity a porovnány výsledky různých algoritmů a metod - dopředné neuronové sítě, vektorová kvantizace (LVQ), group of adaptive models evolution (GAME). Použitá antropologická data, stejně jako většina dat získaných pomoc pozorování, obsahují značné množství šumu a tím modelvání znesnadňují. Cílem bylo najít co možná nejlepší výsledek na takových datech a porovnat jednotlivé metody mezi sebou. This paper presents the work of age prediction of human beings from their skeletal indicators using computational intelligence methods, such as feedforward neural networks, learning vector quantization (LVQ) and group of adaptive models evolution (GAME). The anthropology data set we have performed our experiments on, contains a lot of noise, which is characteristic feature of almost all data collected by observation. Goal of this work was to get the best possible results of the age prediction on such noisy data and to compare the results of particular methods.
dcterms:title
Modelování stáří z kosterních pozůstatků metodami výpočetní inteligence Age Prediction from Skeletal Indicators using Computational Intelligence Methods Age Prediction from Skeletal Indicators using Computational Intelligence Methods
skos:prefLabel
Age Prediction from Skeletal Indicators using Computational Intelligence Methods Age Prediction from Skeletal Indicators using Computational Intelligence Methods Modelování stáří z kosterních pozůstatků metodami výpočetní inteligence
skos:notation
RIV/68407700:21230/07:03133042!RIV08-AV0-21230___
n3:strany
Nečíslováno
n3:aktivita
n4:P n4:Z
n3:aktivity
P(KJB201210701), Z(MSM6840770012)
n3:dodaniDat
n11:2008
n3:domaciTvurceVysledku
n9:7035586 n9:1266500 n9:2655802
n3:druhVysledku
n15:D
n3:duvernostUdaju
n21:S
n3:entitaPredkladatele
n5:predkladatel
n3:idSjednocenehoVysledku
408740
n3:idVysledku
RIV/68407700:21230/07:03133042
n3:jazykVysledku
n14:eng
n3:klicovaSlova
anthropology; inductive modelling; neural networks; prediction; real data
n3:klicoveSlovo
n6:inductive%20modelling n6:anthropology n6:prediction n6:real%20data n6:neural%20networks
n3:kontrolniKodProRIV
[1C67F8E146C0]
n3:mistoKonaniAkce
Praha
n3:mistoVydani
Prague
n3:nazevZdroje
Proceeding of International Workshop on Inductive Modelling
n3:obor
n20:IN
n3:pocetDomacichTvurcuVysledku
3
n3:pocetTvurcuVysledku
3
n3:projekt
n17:KJB201210701
n3:rokUplatneniVysledku
n11:2007
n3:tvurceVysledku
Buk, Zdeněk Šnorek, Miroslav Kordík, Pavel
n3:typAkce
n8:EUR
n3:zahajeniAkce
2007-09-23+02:00
n3:zamer
n19:MSM6840770012
s:numberOfPages
7
n13:hasPublisher
České vysoké učení technické v Praze
n22:isbn
978-80-01-03881-9
n10:organizacniJednotka
21230