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”

SOM Neural Network - a Piece of Intelligence in Disaster Management

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27240%2F09%3A86077766" target="_blank" >RIV/61989100:27240/09:86077766 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    SOM Neural Network - a Piece of Intelligence in Disaster Management

  • Popis výsledku v původním jazyce

    a collaborative emergency call taking information system in the Czech Republic processes calls from the European 112 emergency number. Large amounts of various incident records are stored in its databases. The data can be used for mining spatial and temporal anomalies. When such an anomalous situation is detected so that the system could suffer from local or temporal performance decrease, either a person, or an automatic management module could take measures to reconfigure the system traffic and balanceits load. In this paper we describe a method of knowledge discovery and visualization with respect to the emergency call taking information system database characteristics. The method is based on the Kohonen Self Organizing Map (SOM) algorithm. Transformations of categorical attributes into numeric values are proposed to prepare training set for successful SOM generation.

  • Název v anglickém jazyce

    SOM Neural Network - a Piece of Intelligence in Disaster Management

  • Popis výsledku anglicky

    a collaborative emergency call taking information system in the Czech Republic processes calls from the European 112 emergency number. Large amounts of various incident records are stored in its databases. The data can be used for mining spatial and temporal anomalies. When such an anomalous situation is detected so that the system could suffer from local or temporal performance decrease, either a person, or an automatic management module could take measures to reconfigure the system traffic and balanceits load. In this paper we describe a method of knowledge discovery and visualization with respect to the emergency call taking information system database characteristics. The method is based on the Kohonen Self Organizing Map (SOM) algorithm. Transformations of categorical attributes into numeric values are proposed to prepare training set for successful SOM generation.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • 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

    World Congress on Nature &amp; Biologically Inspired Computing, 2009. NaBIC 2009

  • ISBN

    978-1-4244-5053-4

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    6

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    IEEE Computer Society

  • Místo vydání

    Los Alamitos, California

  • Místo konání akce

    Indie

  • Datum konání akce

    9. 12. 2009

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku

    000288686500148