J 2015

Vykorystannja nejronnych merež dlja prognozuvannja rozvytku kompaniji

DVOŘÁKOVÁ, Lenka and Marek VOCHOZKA

Basic information

Original name

Vykorystannja nejronnych merež dlja prognozuvannja rozvytku kompaniji

Name in Czech

Využití neuronových sítí pro predikci budoucího vývoje podniku

Authors

DVOŘÁKOVÁ, Lenka and Marek VOCHOZKA

Edition

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

Other information

Language

English

Type of outcome

Článek v odborném periodiku

Field of Study

50200 5.2 Economics and Business

Country of publisher

Ukraine

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

Organization unit

Institute of Technology and Business in České Budějovice

Keywords (in Czech)

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

Keywords in English

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

Abstract

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.

In Czech

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.