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”

Není k dispozici

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F04%3A03101097" target="_blank" >RIV/68407700:21230/04:03101097 - 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 Classification

  • 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 analysis. SOM differs from classical neural nets based on perceptron in many ways. SOM is based on cluster analyses by comparing data vectors. The output of the Kohonen neural net is a map, which is shown founded clusters. SOM was usedfor world economic classification tries to find an economical position of Czech republic in world benchmark. 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 states of Europe. This experiment presents potential opportunities in economic analysis.

  • Název v anglickém jazyce

    Using the Self-Organizing Map for World Economic State Classification

  • 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 analysis. SOM differs from classical neural nets based on perceptron in many ways. SOM is based on cluster analyses by comparing data vectors. The output of the Kohonen neural net is a map, which is shown founded clusters. SOM was usedfor world economic classification tries to find an economical position of Czech republic in world benchmark. 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 states of Europe. This experiment presents potential opportunities in economic analysis.

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    IN - Informatika

  • 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

    IMEA 2004 Conference Proceedings

  • ISBN

    80-7194-679-6

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

    35-42

  • Název nakladatele

    Univerzita Pardubice

  • Místo vydání

    Pardubice

  • Místo konání akce

    Pardubice

  • Datum konání akce

    20. 5. 2004

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    EUR - Evropská akce

  • Kód UT WoS článku