Umělá inteligence v dopravních aplikacích
Popis výsledku
Hlavním cílem tohoto příspěvku je popsat metody umělé inteligence jejich hlavní výhody a nevýhody. Hlavní důraz byl kladen na jejich aplikace v dopravě. Jednalo se zejména o následující metody: fuzzy logika, umělé neuronové sítě, adaptivní neuro=fuzzy inferenční systém (ANFIS), a genetické algorimy.
Klíčová slova
artificial intelligencefuzzy logicsoft computingtransportation applications
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
Výsledek na webu
—
DOI - Digital Object Identifier
—
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Computational Intelligence in Transportation Applications
Popis výsledku v původním jazyce
The main objective of this workshop is to provide an overview of methods that belong to the field of computational intelligence and their suitability for transportation planning and modeling. The following methods will be addressed by this workshop: Fuzzy Logic, Artificial Neural Networks, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), and Genetic Algorithms. The basic principles of these methods will be described and their practical applications will be illustrated with examples. Often the methods ofcomputational intelligence suffer criticism about their performance due to inappropriate use to problems that they are not meant to serve. This workshop will offer the strengths and weaknesses of each method and describe the appropriate problems for each. The workshop will focus mainly on applications to data analysis and data mining.
Název v anglickém jazyce
Computational Intelligence in Transportation Applications
Popis výsledku anglicky
The main objective of this workshop is to provide an overview of methods that belong to the field of computational intelligence and their suitability for transportation planning and modeling. The following methods will be addressed by this workshop: Fuzzy Logic, Artificial Neural Networks, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference Systems (ANFIS), and Genetic Algorithms. The basic principles of these methods will be described and their practical applications will be illustrated with examples. Often the methods ofcomputational intelligence suffer criticism about their performance due to inappropriate use to problems that they are not meant to serve. This workshop will offer the strengths and weaknesses of each method and describe the appropriate problems for each. The workshop will focus mainly on applications to data analysis and data mining.
Klasifikace
Druh
A - Audiovizuální tvorba
CEP obor
BC - Teorie a systémy řízení
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
ISBN
—
Místo vydání
Athens
Název nakladatele resp. objednatele
—
Verze
—
Identifikační číslo nosiče
neuvedeno
Druh výsledku
A - Audiovizuální tvorba
CEP
BC - Teorie a systémy řízení
Rok uplatnění
2004