J 2015

Vykorystannja nejronnych merež dlja prognozuvannja rozvytku kompaniji

DVOŘÁKOVÁ, Lenka a Marek VOCHOZKA

Základní údaje

Originální název

Vykorystannja nejronnych merež dlja prognozuvannja rozvytku kompaniji

Název česky

Využití neuronových sítí pro predikci budoucího vývoje podniku

Autoři

DVOŘÁKOVÁ, Lenka a Marek VOCHOZKA

Vydání

Matematyčne modeljuvannja v ekonomici, Kijev, Nacional’na akademija nauk Ukrajiny Kijiv, 2015, 2409-8876

Další údaje

Jazyk

angličtina

Typ výsledku

Článek v odborném periodiku

Obor

50200 5.2 Economics and Business

Stát vydavatele

Ukrajina

Utajení

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organizační jednotka

Vysoká škola technická a ekonomická v Českých Budějovicích

Klíčová slova česky

Neuronové sítě; Multi-Layered Perceptron; Imperialistický konkurenční algoritmus; Kohonenova samoorganizující se mapa; Predikce; Bankrot

Klíčová slova anglicky

Neural networks; Multi-Layered Perceptron; Imperialistic Competition Algorithm; Kohonen Self-Organizing Map; Prediction; Bankruptcy
Změněno: 30. 5. 2016 12:59, Věra Kostková

Anotace

ORIG CZ

V originále

Application of neural networks to prediction of company future development is much more conceivable now than before. Exploitation of data is one of the most important parts of possible prediction of company development. There are a lot of possibilities how to apply such data and what particular neural network to chose. Development of neural networks dates from 1943 when Perceptron was described and a lot of neural networks have been developed since then. New hybrid neural networks, which are often more accurate than only single-layer and multi-layer networks are being developed even now. The way how they can learn and assess data is substantial for their application in economy.

Česky

Využití neuronových sítí pro predikci vývoje podniku je dnes mnohem představitelnější než dříve. Vytěžování dat je jednou z nejdůležitějších součástí k možné predikci vývoje podniku. Existuje velmi mnoho možností jak tyto data uplatnit a jakou konkrétní neuronovou síť zvolit. Vývoj neuronových sítí sahá až do roku 1943, kdy byl popsán Perceptron a od té doby se začali vyvíjet další a další neuronové sítě. Dokonce i dnes se stále vyvíjejí a vznikají nové hybridní neuronové sítě, které jsou mnohdy přesnější než pouze jednovrstvé a vícevrstvé sítě. To jakým způsobem se dokáží učit a vyhodnocovat data je zásadní pro jejich využití v ekonomii.