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”

ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ASTROPHYSICS

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F70883521%3A28110%2F01%3A00000087" target="_blank" >RIV/70883521:28110/01:00000087 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ASTROPHYSICS

  • Popis výsledku v původním jazyce

    In this contribution is shown, what are possible perspectives of some selected methods of artificial intelligence in astrophysics, especially in prediction. Two methods and one special approach were selected here. The first method is so called neural networks. They are discussed in the first part of this participation including some simulations for demonstration. They are followed by discussion of fractal geometry and its possibility in time series processing. In the second part is shown how can be usedevolutionary algorithms for retrieval of suitable predictive models. Two new different algorithms were used for simulations described here. The first one was differential evolution (DE) and the second one was Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). Both algorithms were used in the same way to find the best model whose response is comparable with given time series as much as possible. Problem was build up like problem of optimization where the cost function was based on difference bet

  • Název v anglickém jazyce

    ARTIFICIAL INTELLIGENCE IN ASTROPHYSICS

  • Popis výsledku anglicky

    In this contribution is shown, what are possible perspectives of some selected methods of artificial intelligence in astrophysics, especially in prediction. Two methods and one special approach were selected here. The first method is so called neural networks. They are discussed in the first part of this participation including some simulations for demonstration. They are followed by discussion of fractal geometry and its possibility in time series processing. In the second part is shown how can be usedevolutionary algorithms for retrieval of suitable predictive models. Two new different algorithms were used for simulations described here. The first one was differential evolution (DE) and the second one was Self-Organizing Migrating Algorithm (SOMA). Both algorithms were used in the same way to find the best model whose response is comparable with given time series as much as possible. Problem was build up like problem of optimization where the cost function was based on difference bet

Klasifikace

  • Druh

    D - Stať ve sborníku

  • CEP obor

    BN - Astronomie a nebeská mechanika, astrofyzika

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

    Z - Vyzkumny zamer (s odkazem do CEZ)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2001

  • 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

    HaPMK

  • ISBN

  • ISSN

  • e-ISSN

  • Počet stran výsledku

    20

  • Strana od-do

  • Název nakladatele

    Hvězdárna a planetárium Mikuláše Koperníka

  • Místo vydání

    Brno

  • Místo konání akce

    Brno

  • Datum konání akce

    8. 11. 2001

  • Typ akce podle státní příslušnosti

    WRD - Celosvětová akce

  • Kód UT WoS článku