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”

The Utilization Statistical and Data Mining Techniques for Data-analysis Automatically Measured from Technological Process

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27350%2F02%3A00007067" target="_blank" >RIV/61989100:27350/02:00007067 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    The Utilization Statistical and Data Mining Techniques for Data-analysis Automatically Measured from Technological Process

  • Popis výsledku v původním jazyce

    Data Mining methods are based on concepts of machine learning, pattern recognotition, data visualization, statistic, artificial intelligence and so on. The two primary goal of Data Mining in practice tend to be prediction and description. Prediction involves using some variables or fields in the database to predict unknown or future variables of other variables of interest. Description focuses on finding human-interpretable patterns describing the data. The core of data mining are neural networks and well-known statistical analysis prepared for ability to process an unknown and complicated data structure and find hidden connections. In the case the structure of data is relatively simply and known in advance, it is suitable use statistical tools for instance regression analysis, analysis of variance, factor analysis, time series forecasting, tree decision Very interesting results could be obtained by using wavelets.

  • Název v anglickém jazyce

    The Utilization Statistical and Data Mining Techniques for Data-analysis Automatically Measured from Technological Process

  • Popis výsledku anglicky

    Data Mining methods are based on concepts of machine learning, pattern recognotition, data visualization, statistic, artificial intelligence and so on. The two primary goal of Data Mining in practice tend to be prediction and description. Prediction involves using some variables or fields in the database to predict unknown or future variables of other variables of interest. Description focuses on finding human-interpretable patterns describing the data. The core of data mining are neural networks and well-known statistical analysis prepared for ability to process an unknown and complicated data structure and find hidden connections. In the case the structure of data is relatively simply and known in advance, it is suitable use statistical tools for instance regression analysis, analysis of variance, factor analysis, time series forecasting, tree decision Very interesting results could be obtained by using wavelets.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2002

  • 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 the Eleventh International Symposium on Mine Planning and Equipment Selection 2002

  • ISBN

    80-248-0127-2

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    5

  • Strana od-do

    475-480

  • Název nakladatele

    Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava

  • Místo vydání

    Ostrava

  • Místo konání akce

    Bouzov, Czech Republics

  • Datum konání akce

    9. 9. 2002

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku