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”

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