Publikace detail

Municipal Creditworthiness Modelling by Clustering Methods

Autoři: Hájek Petr | Olej Vladimír

Rok: 2007

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: 10th International Conference on Engineering Applications of Neural Network, ICANN07

Název nakladatele: Publishing Centre Alexander T.E.I. of Thessaloniki

Místo vydání: Thessaloniki

Strana od-do: 168-177

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Modelování bonity obcí metodami učení bez učitele	V článku jsou navrženy parametry bonity obcí. Modelování je realizováno metodami učení bez učitele, konkrétně neuronovými sítěmi, metodami shlukové a fuzzy shlukové analýzy. Analýza výsledků je založena hodnocení kvality shlukování a dále na porovnání s výsledky navržené hierarchické struktury fuzzy inferenčních systémů. Tím je dosaženo vhodné ekonomické interpretace výsledků.
eng	Municipal Creditworthiness Modelling by Clustering Methods	The paper presents the design of municipal creditworthiness parameters. Municipal creditworthiness modelling is realized by means of unsupervised methods, namely neural networks, cluster and fuzzy cluster analysis methods. Analysis of the gained results is based on clustering quality evaluation and further, on the comparison to results gained by the designed hierarchical structure of fuzzy inference system. Suitable interpretation of the created clusters is achieved this way.	Municipal creditworthiness;unsupervised methods;Kohonen's self-organizing feature maps;adaptive resonance theory;fuzzy cluster analysis

Search