Hybrid Intelligent System for Point Localization
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61988987%3A17310%2F14%3AA1501B2G" target="_blank" >RIV/61988987:17310/14:A1501B2G - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Hybrid Intelligent System for Point Localization
Popis výsledku v původním jazyce
The article introduces a hybrid intelligent system for point localization in 3D Euclidean space. There are two models presented. The first one is based on neural networks and the second one represents a classical approach. The classical model calculatesEuclidean distances between two points in the defined domain. As regards the experimental study, we proposed appropriate topologies of the systems that depend on the required accuracy. At first, we identified distances between a randomly generated pointand a reference points in the defined domain. Then a neural network uses the obtained distances as its inputs to determine the actual position of the point in the domain space. The experimental study was repeated several times. All obtained results are mutually compared in the conclusion.
Název v anglickém jazyce
Hybrid Intelligent System for Point Localization
Popis výsledku anglicky
The article introduces a hybrid intelligent system for point localization in 3D Euclidean space. There are two models presented. The first one is based on neural networks and the second one represents a classical approach. The classical model calculatesEuclidean distances between two points in the defined domain. As regards the experimental study, we proposed appropriate topologies of the systems that depend on the required accuracy. At first, we identified distances between a randomly generated pointand a reference points in the defined domain. Then a neural network uses the obtained distances as its inputs to determine the actual position of the point in the domain space. The experimental study was repeated several times. All obtained results are mutually compared in the conclusion.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
—
Návaznosti
S - Specificky vyzkum na vysokych skolach
Ostatní
Rok uplatnění
2014
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
Modern Trends and Techniques in Computer Science, AISC 285
ISBN
978-3-319-06739-1
ISSN
2194-5357
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
11
Strana od-do
93-103
Název nakladatele
Springer Verlag
Místo vydání
Switzerland
Místo konání akce
UTB Zlín
Datum konání akce
28. 4. 2014
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—