Municipal Creditworthiness Modelling by Clustering Methods
The result's identifiers
Result code in IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216275%3A25410%2F07%3A00005300" target="_blank" >RIV/00216275:25410/07:00005300 - isvavai.cz</a>
Result on the web
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternative languages
Result language
angličtina
Original language name
Municipal Creditworthiness Modelling by Clustering Methods
Original language description
The paper presents the design of municipal creditworthiness parameters. Municipal creditworthi-ness modelling is realized by means of unsupervised methods, namely neural networks, cluster and fuzzy cluster analysis methods. Analysis of the gained resultsis based on clustering quality evaluation and further, on the comparison to results gained by the designed hierarchical structure of fuzzy inference system. Suitable interpretation of the created clusters is achieved this way.
Czech name
Modelování bonity obcí metodami učení bez učitele
Czech description
V článku jsou navrženy parametry bonity obcí. Modelování je realizováno metodami učení bez učitele, konkrétně neuronovými sítěmi, metodami shlukové a fuzzy shlukové analýzy. Analýza výsledků je založena hodnocení kvality shlukování a dále na porovnání svýsledky navržené hierarchické struktury fuzzy inferenčních systémů. Tím je dosaženo vhodné ekonomické interpretace výsledků.
Classification
Type
D - Article in proceedings
CEP classification
IN - Informatics
OECD FORD branch
—
Result continuities
Project
<a href="/en/project/SP%2F4I2%2F60%2F07" target="_blank" >SP/4I2/60/07: Indicators for assessment and simulation of interactions among environment, economics and social connections</a><br>
Continuities
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Others
Publication year
2007
Confidentiality
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Data specific for result type
Article name in the collection
10th International Conference on Engineering Applications of Neural Network, ICANN07
ISBN
978-960-287-093-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Number of pages
10
Pages from-to
168-177
Publisher name
Publishing Centre Alexander T.E.I. of Thessaloniki
Place of publication
Thessaloniki
Event location
Thessaloniki, Greece
Event date
Aug 31, 2007
Type of event by nationality
WRD - Celosvětová akce
UT code for WoS article
—