Automatizovaná příprava a filtrace dat pro neuronové sítě

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F08%3A00133539" target="_blank" >RIV/62156489:43110/08:00133539 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Automatizovaná příprava a filtrace dat pro neuronové sítě

Popis výsledku v původním jazyce

Prvním krokem pro využití neuronových sítí v rámci ekonomické analýzy je příprava dat. Neuronové sítě pracují na vstupech s časovými řadami nebo vektory. Ty získáváme z databází, které často obsahují různorodá data, a proto je třeba je před předáním neuronové síti připravit. V článku je prezentováno datové schéma pro hledání vhodných databázových systémů podle stanovených hodnotících kritérií a je navrženo uživatelské rozhraní pro práci s normalizační aplikací. V rámci přípravy vstupů je nutné stanovitpravidla pro selekci dat na základě předem stanovených požadavků. Kontrolu následně provádí právě normalizační aplikace, jejímž výstupem jsou údaje, které lze dále přímo zpracovávat příslušnou neuronovou sítí podle typu problému.

Název v anglickém jazyce

The Automatized Preparation and Data Filtration for Neural Networks

Popis výsledku anglicky

The first step to use neural networks in economical analysis is a preparation of data. Neural networks work on inputs with time series or vectors. The data are usually stored in databases and very often have different format. That's why we need to prepare the data so as to process them in neural network. This article presents the database scheme for testing suitable database systems in accordance to priority specified evaluation criterions. It also describes the user interface of the normalization application. It's necessary to determine the pattern for data selection based on previously set requirements. The normalization application controls the data and the suitable ones, depending on the type of the problem, are further processed by the neural network.

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

IN - Informatika

OECD FORD obor

—

Projekt

—

Návaznosti

Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Rok uplatnění

2008

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název statě ve sborníku

Medzinárodné vedecké dni 2008

ISBN

978-80-552-0061-3

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

5

Strana od-do

—

Název nakladatele

SPU Nitra

Místo vydání

Nitra

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—