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 * : kapitola v odborné knize (C)
Domácí pracoviště * : Katedra informatiky a počítačů (31400)
Název * : Recognition of Patterns with Fractal Structure in Time Series
Citace : Volná, E. a Kotyrba, M. Recognition of Patterns with Fractal Structure in Time Series. In: Pattern Recognition and Classification in Time Series Data. USA: IGI Global, 2016. s. 1-31. Advances in Computational Intelligence and Robotics (ACIR). ISBN 978-1-5225-0565-5.
Podnázev :
Rok * : 2016
Obor * : Informatika
Forma vydání * : Tištená verze
Kód ISBN * : 978-1-5225-0565-5
Název knihy v originálním jazyce * : Pattern Recognition and Classification in Time Series Data
Název edice a číslo svazku * : Advances in Computational Intelligence and Robotics (ACIR)
Místo vydání * : USA
Název nakladatele * : IGI Global
Označení vydání
(číslo vydání) :
Vydáno : v zahraničí
Autor zdrojového dokumentu :
Počet stran * : 31
Počet stran knihy * : 282
Strana od * : 1
Strana do * : 31
Počet výtisků knihy * :
EID : 2-s2.0-85013115839
Klíčová slova anglicky * :
Artificial Neural Network Classification Elliott Wave Pattern Recognition Time Series
Popis v původním jazyce * :
The chapter is focused on an analysis and pattern recognition in time series, which are fractal in nature. Our goal is to find and recognize important Elliott wave patterns which repeatedly appear in the market history for the purpose of prediction of subsequent trader?s action. The pattern recognition approach is based on neural networks. Artificial neural networks are suitable for pattern recognition in time series mainly because of learning only from examples. This chapter introduces a methodology that allows analysis of Elliot wave?s patterns in time series for the purpose of a trend prediction. The functionality of the proposed methodology was validated in experimental simulations, for whose implementation was designed and created an application environment. In conclusion, all results were evaluated and compared with each other. This chapter is composed only from our published works that present our proposed methodology. We see the main contribution of this chapter in its range, which allows us to present all our published works concerning our proposed methodology together.
Popis v anglickém jazyce * :
Typ zdroje financování výsledku * : Specifický výzkum
Seznam projektů :
ID Projektu Název projektu
Seznam ohlasů : 
Ohlas
R01: RIV/61988987:17310/16:A1701IGT

© 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}