|
|
Systémy dálkového měření v energetice
Hudec, Lukáš ; Mlýnek, Petr (oponent) ; Mišurec, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou měření a řízení v energetice. Popisuje úvod do oblasti dálkových odečtů, řízení a popisuje současnou situaci v oboru moderních technologií Smart metering a Smart grids. Je zde rozebrána problematika sběrných sítí a shromažďování dat od velkého počtu měřidel na rozsáhlém území. Pro účely přenosu dat jsou popsány technologie GPRS, PLC, DSL,… Dále jsou v práci uvedeny možnosti zefektivnění komunikace mezi měřidly a sběrnou centrálou. K tomuto je využita oblast hierarchické agregace. Pomocí algoritmu k-means je navržen program pro výpočet počtu koncentrátorů a jejich umístění ve skupině měřidel. Vytvořený program je napsán v programovacím jazyce Java. Obsahuje grafické rozhraní a znázorňuje, jak výpočet probíhá. Pro ověření výsledků z optimalizačního programu je sestaven simulační model v nástroji OPNET Modeler. Ověřené výsledky jsou popsány v závěru práce a lze z nich odvodit, že použitím optimalizačního programu dochází k zefektivnění komunikace mezi měřidly a sběrnou centrálou.
|
|
|
Klasifikační metody analýzy vrstvy nervových vláken na sítnici
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací vrstvy nervových vláken na sínici. Pro klasifikaci jsou použita data získaná šesti různými metodami texturní analýzy. Každá metoda vypočítá ze vstupních obrazů vektor příznaků, který je pro danou skupinu charakteristický. Vlastní třídění je realizováno třemi algoritmy učení s učitelem a jedním algoritmem učení bez učitele. Jako první je otestován algoritmus Ho-Kashyap. Poté Bayessovský klasifikátor NDDF (Normal Density Discriminant Function) a pro třetí klasifikátor je použita metoda nejbližších sousedů (Nearest Neighbors) k-NN. Jako poslední je zde odzkoušen klasifikátor K-means, který pracuje na principu shlukové analýzy. Pro větší kompaktnost jsou použity tři metody výběru testovacích dat pro algoritmy učení s učitelem. Jsou to „Repeated random subsampling cross validation“, „K-fold cross validation“ a „Leave one out cross validation“. Všechny použité třídící algoritmy jsou nakonec porovnány podle výsledné chyby klasifikace.
|
|
|
Internet coordinating systems
Krajčír, Martin ; Komosný, Dan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Network coordinates (NC) system is an efficient mechanism for prediction of Internet distance with limited number of measurement. This work focus on distributed coordinates system which is evaluated by relative error. According to experimental results from simulated application, was created own algorithm to compute network coordinates. Algorithm was tested by using simulated network as well as RTT values from network PlanetLab. Experiments show that clustered nodes achieve positive results of synthetic coordinates with limited connection between nodes. This work propose implementation of own NC system in network with hierarchical aggregation. Created application was placed on research projects web page of the Department of Telecommunications.
|
|
|
Využití data miningu v řízení podniku
Prášil, Zdeněk ; Pour, Jan (vedoucí práce) ; Novotný, Ota (oponent)
Ve své diplomové práci jsem zkoumal, jakým způsobem lze zpracovat podniková data pomocí data miningu a jak využít získaných výsledků pro lepší řízení podniku. Práce je rozdělena na teoretickou část a na část praktickou. Cílem teoretické části práce bylo zjistit: 1/ jaké jsou nejčastěji využívané metody data miningu, 2/ definovat typické aplikační oblasti, 3/ ukázat typické úlohy, které se v těchto oblastech řeší. Cílem praktické části bylo zjistit: 1/ jak může data mining pomoci malému českému elektronickému obchodu k lepšímu pochopení struktury prodeje, 2/ jak může data mining zlepšit výsledky prodeje. Ve své práci jsem zjistil, že nejčastěji používané metody data miningu jsou rozhodovací stromy, lineární a logistická regrese, neuronové sítě, segmentační metody a asociační pravidla. Nejčastější používané obchodní aplikační oblasti jsou CRM a marketing, finanční instituce, pojišťovnictví, telekomunikace, maloobchod a výroba. Úlohy jsou odvislé od typu aplikační oblasti, nejčastěji se úlohy týkají sledování a odhadování chování zákazníků. Analýzou dat elektronického obchodu jsem zjistil, které výrobky jsou spolu nakupovány, což může vést k akcím pro podporu prodeje. Ukázal jsem, že data mining je možné použít i v malém elektronickém obchodě a že i zde může přispět k zefektivnění případných marketingových akcí.
|
host ::
RSS.