OU Portal
  • Log In

  • Welcome
  • Applicants
Z6_60GI02O0O8IDC0QEJUJ26TJDI4
{}

Pomocí tohoto dialogu můžete vyhledat domácí autory, čili autory, kteří jsou vedeni v personálních systémech Ostravské univerzity.

Do našeptávače níže napište hledaný text a tento text bude vyhledán ve jméně nebo příjmení autora. Autoři, kteří budou hledanému textu odpovídat, Vám budou nabídnuti v seznamu. Pomocí myši nebo šipek na klávesnici vyberte požadovaného autora.

Našeptávač : 
Přidat autora k záznamu Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu přidat cizího autora, čili autora, který nemá žádný pracovní ani studijní vztah k Ostravské univerzitě. Takto přidaný autor bude do RIV vykázán jako nedomácí.

Pro přidání autora vepište jeho jméno a příjmení do určených položek.

Jméno :
Příjmení :
Přidat k záznamu Zavřít
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete k záznamu nahrát soubor PDF. Tento soubor musí obsahovat text tohoto záznamu (text článku, knihy, atd.). Tento soubor je důležitý pro RIV, protože může být použit jako důkaz existence tohoto záznamu.

Pro nahrání souboru klikněte na tlačítko Browse a vyberte soubor, který chcete nahrát. Nahrávání souboru zahájíte tlačítkem Nahrát soubor.

Maximální velikost souboru PDF je omezena na 100 MB.

Soubor : 

Nahrát soubor
Zavřít

Pomocí tohoto dialogu můžete stáhnout PDF soubor přiřazený tomuto záznamu. Pro stažení souboru klikněte níže na název tohoto souboru a bude Vám nabídnuta možnost soubor uložit.

Věnujte prosím pozornost také velikosti PDF souboru. Velké soubory se mohou stahovat delší dobu, pokud máte pomalé internetové připojení.

Název souboru :
Velikost souboru :
Zavřít
Publikační činnost


preloading...   Probíhá načítání, čekejte prosím...
publicationId :
tempRecordId :
actionDispatchIndex :
navigationBranch :
pageMode :
tabSelected :
isRivValid :
Typ záznamu * : článek v odborném periodiku (J)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Knowledge Discovery in Dynamic Data Using Neural Networks
Citace : Janošek, M., Volná, E. a Kotyrba, M. Knowledge Discovery in Dynamic Data Using Neural Networks. Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications. 2015, č. 18, s. 1411-1421. ISSN 1386-7857.
Podnázev :
Rok * : 2015
Obor * : Informatika
Kód ISSN * : 1386-7857
Oficiální název periodika * : Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications
Stát vydavatele periodika * : Spojené státy americké
Svazek periodika * : 18
Číslo periodika v rámci svazku * : 4
Číslo článku :
Ročník :
Počet stran článku * : 11
Strana od * : 1411
Strana do * : 1421
Kód UT WoS : 000365236800008
EID : 2-s2.0-84944534720
Poddruh recenzovaného článku : Článek v impaktovaném časopise (Jimp)
Klíčová slova anglicky * :
Pattern Recognition; Knowledge Discovery; Neural Networks; Automated Trading System; Cloud Computing
Popis v původním jazyce * :
The paper proposes a new approach to implement common neural network algorithms in the network environment. In our experimental study we have used three different types of neural networks based on Hebb, daline 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:A1601ESJ

© 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}