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”

Světová ekonomická klasifikace s využitím samoorganizujících neuronových sítí

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F04%3A00009577" target="_blank" >RIV/61989100:27510/04:00009577 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Using the self-organizing map for world economic state classificiation

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper deals with features and behaviour of Self-Organizing Map (denoted also SOM), also known as Kohonen neural net, in specify economic application. The goal of this paper is to enquire the behaviour of the Kohonen neural net and its using for world economic cluster analyses. SOM differs from classical neural nets based on perceptron in many ways. SOM is used for cluster analyses by comparing initial data vectors. The output of the Kohonen neural net is a map, which shows founded clusters. SOM wasused for world economic classification tries to find an economical position of Czech republic in world benchmark. The initial data vectors contain economic and other outside-economic information such as aircraft departures, surface area, mortality, telephone lines etc. The experiment shows that Czech republic belongs between advanced states together with other central European countries and is situated on the border of the most advanced European Union, Canada and USA and other advanced

  • Název v anglickém jazyce

    Using the self-organizing map for world economic state classificiation

  • Popis výsledku anglicky

    This paper deals with features and behaviour of Self-Organizing Map (denoted also SOM), also known as Kohonen neural net, in specify economic application. The goal of this paper is to enquire the behaviour of the Kohonen neural net and its using for world economic cluster analyses. SOM differs from classical neural nets based on perceptron in many ways. SOM is used for cluster analyses by comparing initial data vectors. The output of the Kohonen neural net is a map, which shows founded clusters. SOM wasused for world economic classification tries to find an economical position of Czech republic in world benchmark. The initial data vectors contain economic and other outside-economic information such as aircraft departures, surface area, mortality, telephone lines etc. The experiment shows that Czech republic belongs between advanced states together with other central European countries and is situated on the border of the most advanced European Union, Canada and USA and other advanced

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2004

  • 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

    The 4th annual of international conference IMEA 2004

  • ISBN

    80-7194-679-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    35-42

  • Název nakladatele

    Universita Pardubice

  • Místo vydání

    Pardubice

  • Místo konání akce

    Pardubice

  • Datum konání akce

    20. 5. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku