Modelování bonity obcí pomocí Kohonenových neuronových sítí

Syrovátka, Marek

DSpace Home
→
Univerzita Pardubice
→
Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses, dissertations, etc.
→
View Item

dc.contributor.advisor	Olej, Vladimír
dc.contributor.author	Syrovátka, Marek
dc.date.accessioned	2007-09-30T14:45:47Z
dc.date.available	2007-09-30T14:45:47Z
dc.date.issued	2007
dc.identifier	Univerzitní knihovna (sklad)	cze
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10195/25663
dc.description.abstract	Diplomová práce se zabývá modelováním bonity obcí pomocí Kohonenových neuronových sítí. V procesu učení neuronové sítě jsou použita data o obcích Pardubického kraje. V teoretické části práce jsou uvedeny možnosti ohodnocování obcí a navržen vstupní vektor parametrů. Dále jsou charakterizovány typy učení v neuronových sítích, Kohonenovy neuronové sítě a Kohonenův učící algoritmus. Další část práce se zabývá předzpracováním vstupních dat a návrhem modelů Kohonenových neuronových sítí vhodných na klasifikaci obcí. Navrhnuté modely jsou verifikovány v prostředí MATLAB.	cze
dc.format	81 s.	cze
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.subject	municipal rating	eng
dc.subject	cluster analyses	eng
dc.subject	Neural Networks	eng
dc.subject	Classification	eng
dc.subject	Algorithms	eng
dc.subject	Kohonen`s neural networks	eng
dc.subject	bonita	cze
dc.subject	rating obcí	cze
dc.subject	shlukové analýzy	cze
dc.subject	neuronové sítě	cze
dc.subject	Klasifikace	cze
dc.subject	Algoritmy	cze
dc.subject	Kohonenovy neuronové sítě	cze
dc.subject	MATLAB	cze
dc.title	Modelování bonity obcí pomocí Kohonenových neuronových sítí	cze
dc.title.alternative	Modelling of municipal rating by Kohonen´s neural networks	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dc.contributor.referee	Křupka, Jiří
dc.date.accepted	2007
dc.description.abstract-translated	This thesis deals with modelling of municipal rating by Kohonen‘s neural networks. For the Kohonen‘s neural networks learning are used the data about municipalities in the Pardubice region. In the theoretical part of the thesis there are given opportunities for evaluating of municipalities and an input vector of parameters is design. In the next part learning in neural networks, Kohonen‘s neural networks and Kohonen‘s learning algorithm are defined. The next part deals with pre-processing of input data and a layout of models of Kohonen‘s neural networks for municipalities classification. Suggested models are analysed within the system environment MATLAB.	eng
dc.description.department	Ústav systémového inženýrství a informatiky	cze
dc.thesis.degree-discipline	Informatika ve veřejné správě	cze
dc.thesis.degree-name	Ing.	cze
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Pardubice. Fakulta ekonomicko-správní	cze
dc.identifier.signature	D17821
dc.thesis.degree-program	Systémové inženýrství a informatika	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze