Visualization of Diversity in Computational Intelligence Methods
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21230%2F07%3A03132654" target="_blank" >RIV/68407700:21230/07:03132654 - isvavai.cz</a>
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Visualization of Diversity in Computational Intelligence Methods
Popis výsledku v původním jazyce
Diversity is one of the most important factors that influences quality of results of computational intelligence methods. Study of diversity is not straightforward, since the diversity usually arises from a multidimensional environment. In this paper we present several methods how to visualize diversity in computational intelligence, namely evolutionary algorithms and artificial neural networks. In evolutionary algorithms, there is a need to visualize diversity of individuals in populations. In neural networks a diversity of neurons is being studied. We designed and used several techniques for visualization of diversities.
Název v anglickém jazyce
Visualization of Diversity in Computational Intelligence Methods
Popis výsledku anglicky
Diversity is one of the most important factors that influences quality of results of computational intelligence methods. Study of diversity is not straightforward, since the diversity usually arises from a multidimensional environment. In this paper we present several methods how to visualize diversity in computational intelligence, namely evolutionary algorithms and artificial neural networks. In evolutionary algorithms, there is a need to visualize diversity of individuals in populations. In neural networks a diversity of neurons is being studied. We designed and used several techniques for visualization of diversities.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
IN - Informatika
OECD FORD obor
—
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/KJB201210701" target="_blank" >KJB201210701: Automatická extrakce znalostí</a><br>
Návaznosti
Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)
Ostatní
Rok uplatnění
2007
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
Proceedings of 2nd ISGI 2007 Interational CODATA Symposium on Generalization of Information
ISBN
978-3-00-022382-2
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
15
Strana od-do
20-34
Název nakladatele
CODATA - Germany e.V.
Místo vydání
Berlin
Místo konání akce
Geneva (Carouge)
Datum konání akce
1. 10. 2007
Typ akce podle státní příslušnosti
WRD - Celosvětová akce
Kód UT WoS článku
—