Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Využití systematického přístupu k neurčitosti

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26230%2F07%3APU71053" target="_blank" >RIV/00216305:26230/07:PU71053 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Utilization of Systematic Approach to Uncertainty

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is a short study about utilization of a systematic approach to handle uncertainty in the context of artificial neural networks and modelling and simulation. The systematic approach to handle uncertainty is wrapped by theory known as Generalized Information Theory. This theory unites several uncertainty based formalisms into one complex theory. This paper brings a short overview of Generalized Information Thory and it also deals with how the results of this theory can be used for better design&nbsp; and optimization of some types of artificial neural networks as well as for interpretation of their results.<br>

  • Název v anglickém jazyce

    Utilization of Systematic Approach to Uncertainty

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is a short study about utilization of a systematic approach to handle uncertainty in the context of artificial neural networks and modelling and simulation. The systematic approach to handle uncertainty is wrapped by theory known as Generalized Information Theory. This theory unites several uncertainty based formalisms into one complex theory. This paper brings a short overview of Generalized Information Thory and it also deals with how the results of this theory can be used for better design&nbsp; and optimization of some types of artificial neural networks as well as for interpretation of their results.<br>

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    JC - Počítačový hardware a software

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    S - Specificky vyzkum na vysokych skolach

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2007

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název statě ve sborníku

    Proceedings of XXIXth International Autumn Colloquium ASIS 2007 Advanced Simulation of Systems

  • ISBN

    978-80-86840-34-5

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

    161-166

  • Název nakladatele

    NEUVEDEN

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Sv. Hostýn

  • Datum konání akce

    18. 9. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku