|
|
Použití analýzy HRV pro automatickou detekci ischemie u izolovaného zvířecího srdce
Vykoupil, Pavel ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou HRV, vytvořením úseků pro tuto analýzu, výpočtem parametrů HRV a jejich následnou klasifikací pro automatickou detekci ischemie. První část práce je věnována teoretickému popisu anatomie srdce, EKG záznamu, jeho zpracování a metodám HRV analýzy. Další část práce nastiňuje princip vytvoření úseků potřebných k výpočtu HRV parametrů. Poslední část práce představuje klasifikaci těchto parametrů pomocí vícevrstvých neuronových sítí a nalezení nejlepšího možného nastavení na základě nejmenší dosažené chyby klasifikace společně s nejkratší výpočetní dobou. Výpočet parametru HRV a samotná klasifikace srdečního rytmu byly realizované pomocí prostředí Matlab.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Krajčovičová, Mária ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudování problematiky konvolučních neurónových sítí v posledních letech. Dále se práce zabíva navržením vhodných modelů konvolučních neurónových sítí a jejich následní implementaci v prostředí jazyka Java. Výsledkem práce je porování a zhodnocení dosažených výsledků získaných prostřednictvým implementované aplikace.
|
|
|
Návrh přepínače využitelného v moderních komunikačních sítích
Mojžiš, Ľubomír ; Novotný, Bohumil (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o přepínacích prvcích v moderní komunikační síti. V práci je popsána architektura přepínačů se zaměřením na kvalitu služeb a pomocí simulačního programu MATLAB-SIMULINK jsou navrženy a simulovány dva modely přepínače. První model je založen na klasickém přepínání a druhý je řízen neuronovou sítí. Na základě těchto modelů je v práci vytvořena laboratorní úloha vhodná pro výuku v oblasti komunikačních sítí.
|
|
|
Umělá neuronová síť RCE
Maceček, Aleš ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá umělou neuronovou sítí RCE, zvláště popisem topologie, vlastností a algoritmem učení sítě. Práce obsahuje popis vytvořeného programu uTeachRCE pro učení RCE sítě a programu RCEin3D, vytvořeného pro vizualizaci procesu učení RCE sítě ve 3D prostoru. RCE síť je srovnávána s vícevrstvou umělou neuronovou sítí s algoritmem učení backpropagation při praktické aplikaci rozpoznávání písmen. Pro popis písmen byly zvoleny momenty invariantní na otočení, posun a změnu měřítka obrazu.
|
|
|
Dolování dat
Stehno, David ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudovat a popsat metodologii dolování dat CRISP-DM. Ze získané databáze byla prováděna predikce počtu hovorů na call centrum, přičemž bylo postupováno podle metodiky CRISP-DM. Ve fázi modelování byly použity 4 druhy modelů a to K-NN, neuronová síť, lineární regrese a model využívající metodu podpůrných vektorů. Pomocí různých druhů selekcí bylo zhodnoceno, které vstupní atributy mají důležitou roli pro výslednou predikci. Získané výsledky a poznatky mohou v budoucnu sloužit pro přesnější předpovědi nejen počtu hovorů, ale i jiných ukazatelů, důležitých pro call centrum.
|
|
|
Využití umělé inteligence v kryptografii
Lavický, Vojtěch ; Rosenberg, Martin (oponent) ; Babnič, Patrik (vedoucí práce)
Cílem práce je se seznámit se s problematikou neuronových sítí a používaných bezpečnostních protokolů v kryptografii. Teoretická práce se zabývá rozborem neuronových sítí s přihlédnutím na výběr typu sítě později využitý v modelu kryptografického systému. V praktické části je vytvořen koncept zcela nového bezpečnostního protokolu, který využívá vytipovanou neuronovou síť.
|
|
|
Analýza signálů AVG
Mikauš, Jakub ; Čížek, Martin (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
MIKAUŠ, J. Analýza signálů AVG. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 33 s., 1 příl. Vedoucí bakalářské práce doc. Ing. Jiří Rozman, CSc. Práce se zabývá analýzou signálů AVG (arteriovelocitogram), který je získán neinvazivním měřením pomocí ultrazvukových lékařských přístrojů. Získaná data z těchto signálů jsou využívána pro stanovení diagnózy pacientů postižených ischemickou chorobou. Pro danou analýzu je využit algoritmus používající neuronových sítí programového prostředí MatLab. Byly ověřeny různé topologie vícevrstvé neuronové sítě a zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Elektromagnetická analýza
Kolofík, Josef ; Reichert, Pavel (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou elektromagnetické analýzy a aplikací elektromagnetického postranního kanálu. První a druhá část práce popisují základy kryptografie, funkci kryptografického modulu a útoky vedené postranními kanály. Třetí část práce rozebírá možnosti elektromagnetické analýzy, konstrukci sondy, popis laboratorního pracoviště, elektromagnetickou emisi PIC16F84A, algoritmus AES a přípravu na laboratorní měření. Čtvrtá část práce popisuje konkrétní laboratorní měření a extrakci užitečného signálu. V páté části práce jsou uvedeny výsledky zpracování naměřených hodnot, výstupy vytvořených skriptů a zjištěné souvislosti mezi naměřenými průběhy a šifrovacím klíčem algoritmu AES. V šesté části práce jsou rozebrány základní možnosti obrany proti útoku postranním kanálem.
|
|
|
Postranní kanály
Kolařík, Jan ; Sobotka, Jiří (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou postranních kanálů, šifrovacího algoritmu AES a využití neuronových sítí za účelem získání šifrovacího klíče. První část této práce se zaměřuje na základy kryptografie a útoky na kryptografický modul. Druhá část pak na útok elektromagnetickým postranním kanálem na mikroprocesor PIC16F84A s implementovaným algoritmem AES. V této části se tato diplomová práce snaží analyzovat průběhy elektromagnetické emise operace S-Box v algoritmu AES, najít v nich citlivé informace a za pomocí neuronových sítí určit tajný klíč algoritmu AES. Na závěr jsou popsány zdrojové kódy softwaru pro určení šifrovacího klíče, shrnuty výsledky a probrány metody, jak se útoku elektromagnetickým postranním kanálem bránit.
|
|
|
Implementace umělé neuronové sítě do obvodu FPGA
Čermák, Justin ; Šteffan, Pavel (oponent) ; Bohrn, Marek (vedoucí práce)
Tato diplomová práce popisuje postup návrhu efektivně pracujícího obvodu umělé neuronové sítě v obvodu FPGA řady Virtex-5 s maximálním využitím možnosti paralelizace. Teoretická část obsahuje základní informace o umělých neuronových sítích, obvodech FPGA a jazyku VHDL. Praktická část popisuje použitý formát proměnných, vytváření nelineární funkce, princip výpočtu jednotlivých vrstev, nebo možnosti parametrického nastavení vytvořené umělé neuronové sítě.
|
host ::
RSS.