Diplomová práca je zameraná na problematiku modelovania bonity obcí pomocou Intuitionistic fuzzy množín.
V diplomovej práci je uvedená charakteristika základných pojmov, týkajúcich sa danej problematiky. Ďalej sú stanovené parametre potrebné na klasifikáciu a návrh vektora parametrov, ktoré charakterizujú danú oblasť. V ďalšej časti práce sú charakterizované základné pojmy z oblasti umelej inteligencie - Intuitionistic fuzzy množiny, všeobecný klasifikačný problém. Ďalšia časť diplomovej práce je zameraná na predspracovanie vstupných údajov, návrh modelu na klasifikáciu parametrov pomocou Intuitionistic fuzzy množín, stanovenie Intuitionistic fuzzy relácií R(P??),
Q(O?P), kompozíciu Intuitionistic fuzzy relácií R a Q, ktorá je daná vzťahom T = R?Q. Na záver je uskutočnená analýza výsledkov, ktorá obsahuje finálne hodnotenia získané aplikovaním metód, použitých pri návrhu daných relácií R a Q.
Anotace v angličtině
The graduation thesis is focused on Municipal Creditworthiness Modelling by Fuzzy Sets.
The thesis is refering to characteristics of basic terms that relate to the problem. Also the parameters necessary for classification are set and design vector of parameters that characterize the area. In the next section of work basic terms of artificial intelligence are characterized - Intuitionistic fuzzy sets and general classification problem. Another part of the thesis is focused on preprocessing of input data, proposal of model for the classifikation of parameters using Intuitionistic fuzzy sets and on setting Intuitionistic fuzzy sessions R(P??),Q(O?P), composition of Intuitionistic fuzzy relations
R and Q by term T=R?Q. Finally there is analysis of results, which includes the final evaluation obtained by applying the methods used in the proposal of the sessions R,Q.
Quality of municipalities, economic, financial and debt parameters, Intuitionistic fuzzy sets, Intuitionistic fuzzy relations, classification
Rozsah průvodní práce
-
Jazyk
SK
Anotace
Diplomová práca je zameraná na problematiku modelovania bonity obcí pomocou Intuitionistic fuzzy množín.
V diplomovej práci je uvedená charakteristika základných pojmov, týkajúcich sa danej problematiky. Ďalej sú stanovené parametre potrebné na klasifikáciu a návrh vektora parametrov, ktoré charakterizujú danú oblasť. V ďalšej časti práce sú charakterizované základné pojmy z oblasti umelej inteligencie - Intuitionistic fuzzy množiny, všeobecný klasifikačný problém. Ďalšia časť diplomovej práce je zameraná na predspracovanie vstupných údajov, návrh modelu na klasifikáciu parametrov pomocou Intuitionistic fuzzy množín, stanovenie Intuitionistic fuzzy relácií R(P??),
Q(O?P), kompozíciu Intuitionistic fuzzy relácií R a Q, ktorá je daná vzťahom T = R?Q. Na záver je uskutočnená analýza výsledkov, ktorá obsahuje finálne hodnotenia získané aplikovaním metód, použitých pri návrhu daných relácií R a Q.
Anotace v angličtině
The graduation thesis is focused on Municipal Creditworthiness Modelling by Fuzzy Sets.
The thesis is refering to characteristics of basic terms that relate to the problem. Also the parameters necessary for classification are set and design vector of parameters that characterize the area. In the next section of work basic terms of artificial intelligence are characterized - Intuitionistic fuzzy sets and general classification problem. Another part of the thesis is focused on preprocessing of input data, proposal of model for the classifikation of parameters using Intuitionistic fuzzy sets and on setting Intuitionistic fuzzy sessions R(P??),Q(O?P), composition of Intuitionistic fuzzy relations
R and Q by term T=R?Q. Finally there is analysis of results, which includes the final evaluation obtained by applying the methods used in the proposal of the sessions R,Q.
Quality of municipalities, economic, financial and debt parameters, Intuitionistic fuzzy sets, Intuitionistic fuzzy relations, classification
Zásady pro vypracování
Charakterizujte možnosti ohodnocovania obcí (stanovenie ich bonity).
Analyzujte vstupné dáta (parametre) pre nasledujúcu klasifikáciu.
Navrhnite vektor parametrov, ktoré charakterizujú danú oblasť.
Navrhnite model na klasifikáciu parametrov pomocou I fuzzy množín.
Uskutočnite analýzu výsledkov.
Zásady pro vypracování
Charakterizujte možnosti ohodnocovania obcí (stanovenie ich bonity).
Analyzujte vstupné dáta (parametre) pre nasledujúcu klasifikáciu.
Navrhnite vektor parametrov, ktoré charakterizujú danú oblasť.
Navrhnite model na klasifikáciu parametrov pomocou I fuzzy množín.
Uskutočnite analýzu výsledkov.
Seznam doporučené literatury
1. FIALOVÁ, H. a kol.: Vybrané oblasti udržitelného rozvoje v Pardubickém kraji. Český statistický úřad, Oddelení regionálních analýz a informačních služeb Pardubice, Pardubice, 2007.
2. OLEJ, V.-HÁJEK, P. Air Quality Modelling by Kohonen's Self-organizing Feature Maps and Intuitionistic Fuzzy Sets. The Twelfth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2008, September 1-3, 2008, Palma de Mallorca, Spain.
3. ATANASSOV, K.: Intuitionistic fuzzy sets, Fuzzy Sets and Systems, 20, 1986, 87-96.
4. OLEJ, V.: Modelovanie ekonomických procesov na báze výpočtovej inteligencie. [Vedecká monografia], Miloš Vognar - M&V, ISBN 80-903024-9-1, Hradec Králové, Česká republika, 2003, 160s.
5. KVASNIČKA, V. a kol.: Úvod do teórie neurónových sietí. Iris, Bratislava, 1997.
Seznam doporučené literatury
1. FIALOVÁ, H. a kol.: Vybrané oblasti udržitelného rozvoje v Pardubickém kraji. Český statistický úřad, Oddelení regionálních analýz a informačních služeb Pardubice, Pardubice, 2007.
2. OLEJ, V.-HÁJEK, P. Air Quality Modelling by Kohonen's Self-organizing Feature Maps and Intuitionistic Fuzzy Sets. The Twelfth IASTED International Conference on Artificial Intelligence and Soft Computing, ASC 2008, September 1-3, 2008, Palma de Mallorca, Spain.
3. ATANASSOV, K.: Intuitionistic fuzzy sets, Fuzzy Sets and Systems, 20, 1986, 87-96.
4. OLEJ, V.: Modelovanie ekonomických procesov na báze výpočtovej inteligencie. [Vedecká monografia], Miloš Vognar - M&V, ISBN 80-903024-9-1, Hradec Králové, Česká republika, 2003, 160s.
5. KVASNIČKA, V. a kol.: Úvod do teórie neurónových sietí. Iris, Bratislava, 1997.
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Vysvětlete, z jakého důvodu jste použité relace navrhl pro celý datový soubor, ale výsledky prezentujete pouze pro 13 objektů. Na str. 38 - tab. 5 - co znamenají symboly? Je správně pojem funkce příslušnosti nebo je to míra? Vysvětlete mi parametr p1. Vysvětlete standardizaci a normalizaci. Proč jste použil Kohonena, používáte ho dále v práci? Vysvětlete rozdíl mezi výsledky str. 52 a 55. Provedl jste korelační analýzu?