|
|
Vyhodnocení zdrojů energií.
Adamec, Jan ; Valenta, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
V práci je rozebrána problematika vyhodnocení zdrojů energií při rekonstruování objektu anebo při novostavbě. V textu jsou popsány reprezentanti zdrojů tepla pro dané zdroje energií. Je zde vytvořen hrubý náhled, jak postupovat při hledání vhodného zdroje energie. Tato problematika byla řešena za pomocí diagnostického expertního systému NPS32. Vytvořená báze znalostí by mohla být využita pro podporu prodeje, nebo i samotným uživatelům pro snazší orientaci v této problematice.
|
|
|
Komprese obrazu s využitím umělé neuronové sítě
Vondráček, Jiří ; Pohl, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na kompresi obrazu s využitím umělé neuronové sítě včetně praktické realizace. Jejím cílem je prozkoumat možnosti komprese obrazu umělou neuronovou sítí a vyhodnotit výsledky. V teoretické části je vysvětlen princip umělých neuronových sítí a také jsou zde popsány základní metody komprese obrazu. V praktické části je stručný popis kompresního programu, porovnání různých nastavení a vyhodnocení výsledků.
|
|
|
Metody reprezentace znalostí
Verbík, Josef ; Polách, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce pojednává o metodách reprezentace znalostí v expertních systémech. V práci jsou charakterizovány expertní systémy a jejich historie. Dále jsou popsány jednotlivé druhy expertních systémů a jeho části. Hned za tímto popisem je charakterizována reprezentace znalostí. Tato charakteristika je rozdělena na dvě části. V první části jsou popsány požadavky pro efektivní reprezentaci znalostí. Ve druhé části jsou popsány jednotlivé metody znalostí. Jsou to pravidla, rámce, sémantické sítě a predikátová logika.
|
|
|
Forexový automatický obchodní systém založený na neuronových sítích
Kačer, Petr ; Honzík, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je vytvoření forexového automatického obchodního systému s možností přidávat obchodní strategie jako moduly a realizace modulu obchodní strategie založené na neuronových sítích. Implementovaný obchodní systém se skládá z klientské části pro obchodní platformu MetaTrader 4 a ze serverové GUI aplikace. Moduly obchodních strategií jsou realizovány formou dynamických knihoven. Navržená obchodní strategie využívá vícevrstvé neuronové sítě pro predikci směru 45-ti minutového plovoucího průměru zavíracích hodnot ceny v časovém horizontu jedné hodiny. Neuronové sítě byly schopné najít souvislost mezi vstupy a výstupem a predikovat pokles či nárůst s úspěšností vyšší než 50%. Při živém obchodování na demo účtu se pro měnový pár EUR/USD strategie projevila jako zisková, pro měnový pár GBP/USD naopak jako ztrátová. Při testech strategie na historických datech za rok 2014 bylo dosaženo zisku v případě obchodování na měnovém páru EUR/USD ve směru dlouhodobého trendu. Při obchodování proti směru trendu na měnovém páru EUR/USD a ve směru, i proti směru trendu na měnovém páru GBP/USD byla strategie ztrátová.
|
|
|
Adaptace parametrů ve fuzzy systémech
Fic, Miloslav ; Jura, Pavel (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou adaptace parametrů fuzzy systémů a to především umělými neuronovými sítě. V rešeršní části je proveden rozbor dosavadních metod spojujících fuzzy systémy a umělé neuronové sítě včetně uvedení zdrojů mezi studentskými pracemi. V kapitole aplikace metod je věnován prostor ověření klasifikační schopnosti zvolené metody fuzzy-neuronové sítě v Kohonenovým učením a následně návrhu modelu fuzzy systému na bázi této metody.
|
|
|
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.
|
|
|
The decision boundary
Gróf, Zoltán ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
The main aim of this master's thesis is to describe the subject of the implementation of decision boundaries with the help of artificial neural networks. The objective is to present theoretical knowledge concerning this field and on practical examples prove these statements. The work contains basic theoretical description of the field of pattern recognition and the field of feature based representation of objects. A classificator working on the basis of Bayes decision is presented in this part, and other types of classificators are named as well. The work then deals with artificial neural networks in more detail; it contains a theoretical description of their function and their abilities in the creation of decision boundaries in the feature plane. Examples are shown from literature for the use of neural networks in corresponding problems. As part of this work, the program ANN-DeBC was created using Matlab, for the generation of practical results about the usage of feed-forward neural networks for the implementation of decision boundaries. The work contains a detailed description of this program, and the achieved results are presented and analyzed. It is shown as well, how artificial neural networks are creating decision boundaries in the form of geometrical shapes. The effects of the chosen topology of the neural network and the number of training samples on the success of the classification are observed, and the minimal values of these parameters are determined for the successful creation of decision boundaries at the individual examples. Furthermore, it's presented how the neural networks behave at the classification of realistically distributed training samples, and what methods can affect the shape of the created decision boundaries.
|
|
|
Inteligentní dokument
Šprta, Vlastimil ; Holek, Radovan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce na téma inteligentní dokument v rámci úvodních kapitol poskytuje přehled základní problematiky vztahující se k inteligentním dokumentům. V těchto teoretických kapitolách je podstatná část věnována analýze možných aplikací části znalostního managementu v praxi. Praktická část práce obsahuje postup návrhu struktury a realizaci konkrétního inteligentního dokumentu. Součástní je také hodnocení a výběr z prostředků pro tvorbu inteligentních dokumentů a ukázka rozdílu mezi běžným elektronickým a inteligentním dokumentem. V závěru praktické části jsou veškeré poznatky implementace inteligentního dokumentu v praxi shrnuty, a je ohodnoceno jak jeho uplatnění, tak možnosti rozšíření a změn.
|
|
| |
|
|
E-learningové výukové moduly
Kosík, Tomáš ; Honzík, Petr (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na popis e-learningu – elektronickou formu výuky, jako způsob moderního vzdělávání. V teoretické části jsou popsány různé formy, možnosti a základní struktury elektronických vzdělávacích systémů. Detailně rozebírá klady a zápory e-learningu, jak z pohledu technického tak z pohledu sociálního. V druhé části této práce je čtenář seznámen s e-learningovým systémem AI Tools používaném na UAMT FEKT VUT v Brně k podpoře výuky základů umělé inteligence. Dále se práce zabývá vytvořením třech zásuvných modulů do tohoto výukového programu. Tyto moduly jsou naprogramovány v jazyce C# a zabývají se problematikou informovaného a neinformovaného prohledávání stavového prostoru dále dopředným a zpětným řetězením používaném v expertních systémech. V závěru práce jsou zhodnoceny teoretické i praktické výsledky práce.
|
host ::
RSS.