J 2020

Analysis of transportation companies in the Czech Republic by the Kohonen networks - identification of industry leaders

HORÁK, Jakub, Petr ŠULEŘ and Jaromír VRBKA

Basic information

Original name

Analysis of transportation companies in the Czech Republic by the Kohonen networks - identification of industry leaders

Name in Czech

Analýza dopravních společností v České republice pomocí Kohonenových sítí - identifikace leaderů v oboru

Authors

HORÁK, Jakub (203 Czech Republic, guarantor, belonging to the institution), Petr ŠULEŘ (203 Czech Republic, belonging to the institution) and Jaromír VRBKA (203 Czech Republic, belonging to the institution)

Edition

Communications - Scientific Letters of the University of Zilina, Žilina, Slovensko, Univerzity of Zilina, 2020, 1335-4205

Other information

Language

English

Type of outcome

Článek v odborném periodiku

Field of Study

50200 5.2 Economics and Business

Country of publisher

Slovakia

Confidentiality degree

není předmětem státního či obchodního tajemství

References:

URL

RIV identification code

RIV/75081431:_____/20:00001891

Organization unit

Institute of Technology and Business in České Budějovice

DOI

http://dx.doi.org/10.26552/COM.C.2021.1.A32-A43

Keywords (in Czech)

Kohonenovy sítě; umělá inteligence; průmysloví leadeři; doprava; klastrová analýza

Keywords in English

Kohonen networks; artificial intelligence; industry leaders; transportation; cluster analysis

Tags

FIP_2, RIV20, SCOPUS
Změněno: 17/12/2020 12:46, Kateřina Nygrýnová

Abstract

ORIG CZ

V originále

The aim of this contribution is to analyse the transportation industry in the Czech Republic by the Kohonen networks and identify industry leaders. The data file contains results - division of companies into a total of 100 clusters.

In Czech

Cílem tohoto příspěvku je analyzovat dopravní průmysl v České republice pomocí Kohonenových sítí a identifikovat leadery v tomto odvětví. Datový soubor obsahuje výsledky - rozdělení společností do celkem 100 klastrů.
Displayed: 15/11/2024 10:23