Login for students

Login for employees

Publication detail

Modelování bonity obcí metodami výpočetní inteligence (teze disertační práce)
Authors: Hájek Petr
Year: 2006
Type of publication: odborná kniha
Publisher name: Univerzita Pardubice
Place: Pardubice
Page from-to: nestránkováno
Titles:
Language Name Abstract Keywords
cze Modelování bonity obcí metodami výpočetní inteligence (teze disertační práce) V předložené práci je uskutečněna analýza současného stavu řešení v oblasti ohodnocování bonity obcí. Jsou uvedeny základní pojmy z této oblasti a metody ohodnocování bonity obcí, které se v současnosti používají. Těmito metodami jsou bodovací systémy, rating, modely založené na ratingu a modely selhání. Na základě uvedené analýzy je navržen vektor parametrů pro ohodnocování bonity obcí, který obsahuje parametry ekonomické, dluhové a finanční. Dále práce obsahuje metody vhodné pro ohodnocování bonity obcí. Těmi metodami jsou metody výpočetní inteligence, tj. neuronové sítě, fuzzy inferenční systémy a jejich hybridní struktury. Modelování bonity obcí je realizováno pomocí uvedených metod. Je navržen a analyzován model učení bez učitele. V modelu učení bez učitele jsou použity metody shlukové analýzy, fuzzy shlukové analýzy a kombinace Kohonenových samoorganizujících se map a algoritmu k-průměrů. K dosažení vhodné interpretace výsledků jsou vstupní data tohoto modelu předzpracována. Dále jsou navrženy a analyzovány různé modely hierarchické struktury fuzzy inferenčního systému. Výstupy modelu učení bez učitele jsou použity pro návrh modelu s hybridní strukturou. Tento model využívá výhod fuzzy logiky a neuronových sítí. Výsledky tohoto modelu jsou porovnány s dalšími klasifikátory na bázi fuzzy logiky. Výsledkem navržených modelů je klasifikace obcí do tříd. V práci je uskutečněno porovnání těchto výsledků a dále porovnání navržených modelů z hlediska počtu podmíněných pravidel pro různé počty funkcí příslušnosti.
eng MUNICIPAL CREDITWORTHINESS MODELLING BY COMPUTATIONAL INTELLIGENCE METHODS (THESES OF THE DISSERTATION) The analysis of the state of the art in the field of municipal creditworthiness evaluation is presented in the presented thesis. Key definitions and modern methods of municipal creditworthiness evaluation are given. They include scoring systems, rating, rating based models and default models. Based on presented analysis, the design of parameters vector for municipal creditworthiness evaluation is realized, that involves the economic, debt and financial parameters. The methods, which are suitable for municipal creditworthiness evaluation, are mentioned in the thesis. These are computational intelligence methods, i.e. neural networks, fuzzy inference systems and their hybrid structures. Municipal creditworthiness modeling is carried out by stated methods. The unsupervised model is designed and analyzed. Cluster analysis methods, fuzzy cluster analysis methods and combination of Kohonen?s self-organizing feature maps and k-means algorithm are used in the unsupervised model. To get proper results interpretation, the data preprocessing is performed. Further, the different hierarchical structures of fuzzy inference system are designed and analyzed. The results of the unsupervised model are used in the design of hybrid structure model. This model gains the advantages of fuzzy logic and neural networks. There is a results comparison of this model to other fuzzy logic based classifiers. The classification of municipalities to classes is the result of mentioned models. In the thesis, there is comparison of the models results and further, the comparison of designed models according to the number of conditional rules for different membership functions numbers. Municipal Creditworthiness, Neural Networks, Fuzzy Inference Systems, Unsupervised Methods, Fuzzy Logic Neural Networks

Map

en.mapy.cz

Services

Popular Links

© 2023 University of Pardubice, Studentská 95, 532 10 Pardubice 2
Phone: +420 466 036 111, 466 036 112, 466 036 113
Webmaster, RSS
Data box ID: f5vj9hu
Accessibility Statement
CC BY-NC-ND 4.0