Modelování bonity obcí pomocí RBF neuronových sítí (klasifikační modely)

Kochaníčková, Martina

Digitální knihovna UPCE
→
Fakulta ekonomicko-správní / Faculty of Economics and Administration
→
Ústav systémového inženýrství a informatiky / Institute of System Engineering and Informatics
→
Diplomové práce / Theses ÚSII FES (Ing.)
→
Zobrazit záznam

dc.contributor.advisor	Olej, Vladimír
dc.contributor.author	Kochaníčková, Martina
dc.date.accessioned	2008-08-12T08:36:54Z
dc.date.available	2008-08-12T08:36:54Z
dc.date.issued	2008
dc.identifier	Univerzitní knihovna (sklad)	cze
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10195/29711
dc.description.abstract	Diplomová práce se zabývá návrhem modelu dopředné neuronové sítě typu radiálně bázických funkcí (RBF) pro klasifikaci obcí Pardubického kraje do tříd na základě jejich bonity. V první části diplomové práce je vymezen pojem bonity obcí a metody jejího ohodnocování. Dále jsou z obecného hlediska definovány dopředné neuronové sítě. Ve třetí kapitole je charakterizována všeobecná struktura a způsob učení neuronových sítí typu RBF. Čtvrtá kapitola se zabývá návrhem modelu pro klasifikaci obcí Pardubického kraje do tříd, předzpracováním vstupních dat, návrhem a analýzou vstupních parametrů a návrhem struktur neuronových sítí typu RBF pro klasifikaci bonity obcí. Pátá kapitola je zaměřena na analýzu, validitu a verifikaci výsledků klasifikace navrženého modelu a struktur neuronových sítí typu RBF. Návrh, validita a verifikace navrženého modelu je uskutečněna v programovém prostředí SPSS Clementine 10.1. Závěr práce obsahuje uživatelskou příručku uvedeného programového prostředí.	cze
dc.format	66 s., 1 s. příloh	cze
dc.format.extent	1072933 bytes	eng
dc.format.mimetype	application/pdf	eng
dc.language.iso	cze
dc.publisher	Univerzita Pardubice	cze
dc.rights	Pouze v rámci univerzity	cze
dc.subject	municipal rating	eng
dc.subject	Neural Networks	eng
dc.subject	Classification	eng
dc.subject	Radial Basis Function	eng
dc.subject	bonita obcí	cze
dc.subject	neuronové sítě	cze
dc.subject	Klasifikace	cze
dc.subject	Clementine	cze
dc.subject	radiálně bázické funkce	cze
dc.title	Modelování bonity obcí pomocí RBF neuronových sítí (klasifikační modely)	cze
dc.title.alternative	Modelling of municipal rating by RBF neural networks (classification models)	eng
dc.type	diplomová práce	cze
dc.contributor.referee	Hájek, Petr
dc.date.accepted	2008
dc.description.abstract-translated	This thesis includes a model of feed-forward neural network with a Radial Basis Function (RBF) for the classification of municipalities for the Pardubice region according to their credit ratings. In the first part, the term credit rating is defined together with possible methods of credit rating evaluations. In addition, principles of feed-forward neural networks are defined here. In the third chapter, the description of basic structures and methods for the RBF neural networks’ learning are discussed. In the forth chapter, a model for the classification of municipalities according to their credit ratings into groups for the Pardubice region is set up, the pre-processing of input data is described and the determination and analysis of input parameters is provided together with a proposal of a neural network based on the RBF for the classification of municipalities with respect to their credit ratings. The fifth chapter focuses on analysis, validation, and verification of results. This is done using the SPSS Clementine 10.1 programme environment. The conclusion provides a user manual for this programme environment, together with a complex description of procedures used in classifications that are carried out in the RBF neural networks framework in the Clementine 10.1 programme environment.	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	D18619
dc.thesis.degree-program	Systémové inženýrství a informatika	cze
dc.description.grade	Dokončená práce s úspěšnou obhajobou	cze