OU Portal
  • Log In
  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   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 * : Knowledge Discovery in Dynamic Data Using Neural Networks
Citace : Volná, E., Kotyrba, M. a Janošek, M. Knowledge Discovery in Dynamic Data Using Neural Networks. In: International Conference on Information Science and Applications, ICISA 2015: Information Science and Applications, Lecture Notes in Electrical Engineering 2015-02-24 Pattaya, Thailand. Berlin Heidelberg: Springer Verlag, 2015. Springer Verlag, 2015. s. 575-582. ISBN 978-3-662-46577-6.
Podnázev :
Rok * : 2015
Obor * : Informatika
Počet stran * : 8
Strana od * : 575
Strana do * : 582
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * : 978-3-662-46577-6
Kód ISSN : 1876-1100
Název sborníku * : Information Science and Applications, Lecture Notes in Electrical Engineering
Sborník : Mezinárodní
Název nakladatele * : Springer Verlag
Místo vydání * : Berlin Heidelberg
Stát vydání : Sborník vydaný v zahraničí
Název konference : International Conference on Information Science and Applications, ICISA 2015
Místo konání konference * : Pattaya, Thailand
Datum zahájení konference * :
Typ akce podle státní
příslušnosti účastníků akce * :
Celosvětová akce
Kód UT WoS :
EID : 2-s2.0-84923207015
Klíčová slova anglicky * :
Pattern recognition; knowledge discovery; neural networks; automated trading system
Popis v původním jazyce * :
This article aims at knowledge discovery in dynamic data via classification based on neural networks. In our experimental study we have used three different types of neural networks based on Hebb, Adaline and backpropagation training rules. Our goal was to discover important market (Forex) patterns which repeatedly appear in the market history. Developed classifiers based upon neural networks should effectively look for the key characteristics of the patterns in dynamic data. We focus on reliability of recognition made by the described algorithms with optimized training patterns based on the reduction of the calculation costs. To interpret the data from the analysis we created a basic trading system and trade all recommendations provided by the neural network.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/15:A1601DP8

© 2019 Centre for Information Technology

  • Technická podpora :
  • Mgr. Olga Blahutová (phone: +420 597 091 129, phone flap for UO: 1129)
  • Ing. Lucie Svitaneková (phone: +420 597 091 108, phone flap for UO: 1108)
Complementary Content
  • ${title}${badge}
${loading}