Original title: Využití algoritmů strojového učení pro konstrukci hlídacích obvodů
Translated title: Application of Machine Learning Algorithms for the Generation of Checking Circuits
Authors: Lelkes, Olivér ; Krčma, Martin (referee) ; Kaštil, Jan (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2017
Language: eng
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [eng] [cze]
Tato diplomová práce se zabývá využitím algoritmů strojového učení pro konstrukci hlídacích obvodů. Práce obsahuje popis principů hlídacích obvodů, jejich existující implementace a ostatní teoretické znalosti vztahující se k systémům odolným proti poruchám. Práce je zaměřena na aplikaci hlídacích obvodů na hardware komponentech se sekvenční logikou. Algoritmy strojového učení jsou trénovány pomocí datových množin, které se skládají ze vstup-výstup sekvencí hardwarových komponentů a ukládají se jako časové řady. Cílem práce je určení vhodnosti jednotlivých algoritmů pro jejich aplikaci v hlídacích obvodech. Pro dosažení tohoto cíle, bylo provedeno srovnání vybraných algoritmů strojového učení. Součástí práce je popis parametrů algoritmů a generování datových sad. Práce taktéž zahrnuje experimenty provedeny na dolnopropustném FIR filtru a jejich vyhodnocení. Podle výsledků experimentů je diskutováno, které algoritmy jsou použitelné v hlídacích obvodech. This thesis deals with the application of machine learning algorithms for generation of online checking circuits. It contains description of the principles of checking circuits and presents existing checking circuit implementations relevant to this thesis. The work is focused on applying checking circuits on hardware components with sequential logic. Machine learning algorithms are trained on data sets consisting of the hardware components' input-output sequences, stored as time series data. Processing time series requires special type of machine learning algorithms, which are described and compared.The individual algorithms are utilized as machine learning classifiers in order to determine their suitability for use in checking circuits. The experiments of the thesis were performed on a low-pass FIR filter. The settings of the employed machine learning classifiers are presented and the results with the individual classifier settings are evaluated. Based on the obtained results it is discussed which machine learning algorithms are applicable in checking circuits.
Keywords: detekce chyb; FIR filter; hlídací obvody; klasifikace; strojové učení; učení s učitelem; časové řady; checking circuits; classification; FIR filter; machine learning; supervised learning; time series

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/69536

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-579700


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses