Výsledky vyhledávání

  1. 1.
    0348388 - ÚI 2011 RIV SK eng C - Konferenční příspěvek (zahraniční konf.)
    Holeňa, Martin
    Two Ways of using Artifiial Neural Networks in Knowledge Discovery from Chemical Materials Data.
    Information Technologies - Applications and Theory. Seňa: Pont, 2010 - (Pardubská, D.), s. 17-24. ISBN 978-80-970179-4-1.
    [ITAT 2010. Conference on Theory and Practice of Information Technologies. Smrekovica (SK), 21.09.2010-25.09.2010]
    Grant CEP: GA ČR GA201/08/1744
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: knowledge discovery from data * chemical data mining * artificial neural networks * rules extraction * surrogate modelling
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0188936
    Název souboruStaženoVelikostKomentářVerzePřístup
    a0348388.pdf12.4 MBVydavatelský postprintvyžádat
     
     
  2. 2.
    0083504 - ÚI 2008 CZ eng K - Konferenční příspěvek (tuzemská konf.)
    Holeňa, Martin
    Importance and Uselessness of the McNaughton Theorem for Knowledge Extraction from Data.
    MIS 2007. Praha: Matfyzpress, 2007 - (Obdržálek, D.; Štanclová, J.; Plátek, M.), s. 22-35. ISBN 978-80-7378-033-3.
    [MIS 2007. Malý informatický seminář /24./. Josefův důl (CZ), 13.01.2007-20.01.2007]
    Výzkumný záměr: CEZ:AV0Z10300504
    Klíčová slova: Lukasiewicz logic * McNaughton theorem * knowledge discovery from data * piecewise-linear neural network
    Kód oboru RIV: IN - Informatika
    Trvalý link: http://hdl.handle.net/11104/0146723
     
     


  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.