Nové metody predikce numerických dat

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F62156489%3A43110%2F08%3A00155401" target="_blank" >RIV/62156489:43110/08:00155401 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

čeština

Název v původním jazyce

Nové metody predikce numerických dat

Popis výsledku v původním jazyce

Jedním z hlavních trendů v podnikových a manažerských informačních systémech obecně je zavádění prvků umělé inteligence jako jejich standardních součástí. Potvrzuje se tak jejich síla v úlohách, kde klasické ekonometrické metody nejsou schopné poskytnoutdostatečně přesné výsledky nebo v situacích, kdy by bylo nutné vynaložit značné úsilí pro získání kvalitních výsledků. Článek je zaměřen na možnosti použití vícevrstvých neuronových sítí s algoritmem Back-propagation (zpětného šíření) pro úlohy predikce. Cílem je prezentovat metody umělých neuronových sítí jako účinné prostředky podpory manažerského rozhodování.

Název v anglickém jazyce

New Methods of Numerical Data Prediction

Popis výsledku anglicky

One of the main trends in management information systems and enterprise systems in general, is the integration of the artificial intelligence methods as a standard functions in decision support parts of the systems. It could be taken as a confirmation ofthe right usage of the artificial intelligence methods on tasks where the classic econometrical methods can't be used for many reasons. For example not sufficiently precise results or a huge demanding ness of the task. The article focuses on methods ofartificial neural networks, precisely multilayer perceptron network with Back-propagation learning algorithm for prediction task with a practical example. The goal of the article is to introduce artificial neural networks as effective methods integratedinto management information systems.

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

Aktuálne manažerske trendy v teórii a praxi

ISBN

978-80-8070-966-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

6

Strana od-do

—

Název nakladatele

Žilinská univerzita v Žiline, EDIS - vydavatelstvo ŽU

Místo vydání

Žilina

Místo konání akce

—

Datum konání akce

—

Typ akce podle státní příslušnosti

—

Kód UT WoS článku

—