Modelling Municipal Rating by Cluster Analysis and Neural Networks
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F06%3A00005595" target="_blank" >RIV/00216275:25410/06:00005595 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Modelling Municipal Rating by Cluster Analysis and Neural Networks
Original language description
The paper presents the design of the parameters for long-term municipal rating. Modelling of the rating is realized by means of unsupervised methods, because the rating classes are not known a priori. The model design based on statistical methods (neuralnetworks) is represented by cluster analysis (self-organizing feature maps).
Czech name
Modelování bonity obcí pomocí shlukové analýzy a neuronových sítí
Czech description
V článku je uveden návrh parametrů bonity obcí. Její modelování je realizováno pomocí metod učení bez učitele, protože třídy bonity nejsou předem známé. Návrh modelu na bázi statistických metod (neuronových sítí) je reprezentován shlukovou analýzou (Kohonenovými samoorganizujícími se mapami).
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
BC - Theory and management systems
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
—
Continuities
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2006
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
Proceedings of the 7th WSEAS International Conference on Neural Networks (NN '06)
ISBN
960-8457-46-7
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
7
Pages from-to
1-7
Publisher name
WSEAS Press
Place of publication
Atény
Event location
—
Event date
—
Type of event by nationality
—
UT code for WoS article
—