Publikace detail

Hybrid Approach For Modelling of Internal Human Population Migration Classifiers

Autoři: Kašparová Miloslava | Jirava Pavel | Křupka Jiří

Rok: 2008

Druh publikace: článek ve sborníku

Název zdroje: Proceedings of the Twelfth IASTED International Conference on Artificial Intelligence & Soft Computing

Název nakladatele: ACTA Press

Místo vydání: Calgary

Strana od-do: 50-54

Tituly:

Jazyk	Název	Abstrakt	Klíčová slova
cze	Hybridní přístup k modelování klasifikátoru vnitřní migrace obyvatelstva	Příspěvek se zabývá modelováním klasifikátorů založených na bázi fuzzy inferenčních systémů a rough množin. Daný systém vyjadřující míru vnitřní migrace obyvatelstva pracuje s vybranými ekonomickými daty a demografickými indikátory. Ve fázi jejich předzpracování je využito zvolených diskretizačních technik. Fáze tvorby modelu se mimo jiné zabývá návrhem tvarů funkcí příslušnosti a definici báze pravidel.	vnitřní migrace obyvatelstva;předzpracování dat;fuzzy inferenční system;teorie rough množin
eng	Hybrid Approach For Modelling of Internal Human Population Migration Classifiers	A modelling of classifiers based on fuzzy inference systems and rough sets for a model of an economic and social system is presented in this paper. This system has represented an internal human population migration model by an application of selected socioeconomic data. Economic and demographic indicators that affect size of migration for districts in the Czech Republic are defined. In data pre-processing we focused on different processing of data inputs. It means for all indicators we used selected data discretization techniques. In models creation phase we deal with a new design of membership function shapes and rule base definition.	Internal human migration;data pre-processing;fuzzy inference system;rough sets theory

Search