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”

Neuronová síť typu SOM: Přehled finančních a ekonomických aplikací

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F04%3A00010356" target="_blank" >RIV/61989100:27510/04:00010356 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Self-Organizing Maps: Review of Selected Financial and Economic Applications

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper presents a neural network approach to solve various financial problems. Especially the possibility of SOM´s (Self-Organizing Maps) financial applications is shown. First the fundamentals of the SOM are described. T.Kohonen discovered this approach in 1982 and it can be used for searching for patterns in data sets and producing visual displays or maps of the similarities and dissimilarities in the data. This attribute of SOM is called clustering. The results from SOM are often improved if it is used in conjunction with traditional statistical techniques or if it is combined with more sophisticated modern techniques such as genetic algorithms or fuzzy logic and modeling. The goal of this paper is to show some practical financial and economic applications and presents the results from these applications.

  • Název v anglickém jazyce

    Self-Organizing Maps: Review of Selected Financial and Economic Applications

  • Popis výsledku anglicky

    This paper presents a neural network approach to solve various financial problems. Especially the possibility of SOM´s (Self-Organizing Maps) financial applications is shown. First the fundamentals of the SOM are described. T.Kohonen discovered this approach in 1982 and it can be used for searching for patterns in data sets and producing visual displays or maps of the similarities and dissimilarities in the data. This attribute of SOM is called clustering. The results from SOM are often improved if it is used in conjunction with traditional statistical techniques or if it is combined with more sophisticated modern techniques such as genetic algorithms or fuzzy logic and modeling. The goal of this paper is to show some practical financial and economic applications and presents the results from these applications.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • 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 periodika

    ECON 04

  • ISSN

    0862-7908

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    11

  • Číslo periodika v rámci svazku

    1

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    10

  • Strana od-do

    108-117

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus