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”

Application of Neural Network Boolean Factor Analysis Procedure to Automatic Conference Papers Categorization

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985807%3A_____%2F08%3A00390803" target="_blank" >RIV/67985807:_____/08:00390803 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Application of Neural Network Boolean Factor Analysis Procedure to Automatic Conference Papers Categorization

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The neural network algorithm is proposed for automatic unsupervised words categorization using purely statistic information derived from textual data. The method is an extension of the of Boolean factor analysis algorithm (A. Frolov at al., Boolean factor analysis by attractor neural network", IEEE Trans. on Neural Networks, 18, (3), 2007). We apply the method to two types of textual data on Neural Networks. The first data set consists of the papers published in the proceedings of the IJCNN 2003 and 2004 conferences, the second - consists of the papers published in the proceedings of Russian conference on ?NEUROINFORMATICS 2004 and 2005.

  • Název v anglickém jazyce

    Application of Neural Network Boolean Factor Analysis Procedure to Automatic Conference Papers Categorization

  • Popis výsledku anglicky

    The neural network algorithm is proposed for automatic unsupervised words categorization using purely statistic information derived from textual data. The method is an extension of the of Boolean factor analysis algorithm (A. Frolov at al., Boolean factor analysis by attractor neural network", IEEE Trans. on Neural Networks, 18, (3), 2007). We apply the method to two types of textual data on Neural Networks. The first data set consists of the papers published in the proceedings of the IJCNN 2003 and 2004 conferences, the second - consists of the papers published in the proceedings of Russian conference on ?NEUROINFORMATICS 2004 and 2005.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BB - Aplikovaná statistika, operační výzkum

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/1ET100300414" target="_blank" >1ET100300414: Inteligentní metody pro zvýšení spolehlivosti elektrických sítí</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)<br>Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2008

  • 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

    Bulletin of the International Statistical Institute

  • ISBN

    978-972-673-992-0

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    4

  • Strana od-do

    3739-3742

  • Název nakladatele

    Instituto Nacional de Estatística

  • Místo vydání

    Lisabon

  • Místo konání akce

    Lisboa

  • Datum konání akce

    22. 8. 2007

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku