OU Portal
Log In
Welcome
Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
Error:
Javascript is disabled in this browser. This page requires Javascript. Modify your browser's settings to allow Javascript to execute. See your browser's documentation for specific instructions.
{}
Zavřít
Publikační činnost
Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu:
stať ve sborníku (D)
Domácí pracoviště:
Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název:
Pattern recognition algorithm optimization
Citace
Volná, E., Janošek, M., Kotyrba, M. a Kocian, V. Pattern recognition algorithm optimization.
In:
Nostradamus.
Berlin Heidelberg: Springer, 2013. Springer, 2013. s. 251-260. ISBN 978-3-642-33226-5.
Podnázev
Rok vydání:
2013
Obor:
Informatika
Počet stran:
10
Strana od:
251
Strana do:
260
Forma vydání:
Tištená verze
Kód ISBN:
978-3-642-33226-5
Kód ISSN:
2194-5357
Název sborníku:
Nostradamus
Sborník:
Název nakladatele:
Springer
Místo vydání:
Berlin Heidelberg
Stát vydání:
Sborník vydaný v zahraničí
Název konference:
Nostradamus: Modern Methods of Prediction, Modeling and Analysis of Nonlinear Systems
Místo konání konference:
Ostrava
Datum zahájení konference:
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce:
Celosvětová akce
Kód UT WoS:
000313767300026
EID:
Klíčová slova anglicky:
Elliott waves recognition, prediction, neural network
Popis v původním jazyce:
In this article, a short introduction into the field of pattern recognition in time series has been given. Our goal is to find and recognize important patterns which repeatedly appear in the market history. We focus on recognition made by the proposed algorithms based on artificial neural networks. We used a simple Hebb classifier with a proposed modification. Finally, we present comparison results of trading based on both recommendations: using proposed Hebb neural network implementation, and human expert.
Popis v anglickém jazyce:
Seznam ohlasů
Ohlas
R01:
RIV/61988987:17310/13:A13014ZW
Complementary Content
Deferred Modules
${title}
${badge}
${loading}
Deferred Modules