|
|
Generovanie obrázkov a animácií pomocou L-sytémov
Jaška, Milan ; Holan, Tomáš (oponent) ; Mráz, František (vedoucí práce)
Cílem práce je navrhnout systém na editaci a vizualizaci planárních a prostorových scén obsahujících elementární objekty a objekty popsané Lindenamayerovými systémy. Vizualizace planárních scén bude přímá, prostové scény budou vizualizované prostřednictvím popisu v jazyce VRML. K vizualizaci VRML bude použit externí program. Systém by měl umožnit zachytávat vybraná stádia vývoje objektů podle Lindenmayerových systémů tak, aby bylo možné animovat vývoj objektu.
|
|
|
Searching for similar secondary structures in RNA
Vojtek, Daniel ; Hoffmann, Petr (oponent) ; Mráz, František (vedoucí práce)
Reťazce RNA na rozdiel od DNA môžu vytvárať zložité sekundárne štruktúry, ktoré významne ovplyvňujú ich vlastnosti. Cieľom tejto práce bolo vytvorenie aplikácie, ktorá umožňuje do detailov navrhnúť vzor sekundárnej štruktúry RNA a následne v danej množine sekvencií RNA vyhľadať reťazce s podobnými sekundárnymi štruktúrami. Aplikácia má aj priamy prístup do databázy GenBank, z ktorej sa na základe užívateľom zadaného dotazu sťahujú sekvencie RNA. Sekvenciám bez sekundárnej štruktúry sa táto dopočíta pomocou funkcií prevzatých z Vienna RNA Package. Súčasťou aplikácie je grafické rozhranie, v ktorom je možné vzor pohodlne navrhnúť, ako aj prehliadať nájdené podobné sekundárne štruktúry. Práca obsahuje úvod do problematiky hľadania sekundárnych štruktúr RNA a jeho možné využitie pri tvorbe fylogenetických stromov. Súčasťou práce je aj popis všetkých najdôležitejších postupov, ktoré boli použité.
|
|
|
Strojové učenie formálnych jazykov
Klonfar, Matěj ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Plátek, Martin (oponent)
V předložené práci studuji úlohu strojového učení formálních jazyků. Úlohou práce je navrhnout a implementovat program umožňující studovat průběh a výsledky jednotlivých algoritmů na učení jazyků. Program podporuje učení z příkladů zadaných vstupní množinou pozitivních a negativních příkladů nebo učitelem, znajícím cílový jazyk. Program poskytuje nástroj na testování naučených jazyků. Hlavním cílem práce je navrhnout program s ohledem na snadné rozšiřování o další implementace algoritmů bez omezení na použité reprezentace naučených jazyků či složitosti těchto jazyků.
|
|
|
Atraktory celulárních automatů
Zahradník, Ondřej ; Mráz, František (oponent) ; Kůrka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá heuristickými algoritmy Omega a Spread. Algoritmus Omega hledá maximální atraktory celulárních automatů. Atraktory se sestrojí spojením jednoduchých invariantních posunů konečného typu, které jsou obsaženy v maximálním atraktoru. Toto spojení je také obsaženo v maximálním atraktoru. Algoritmus pokračuje nalezením invariantního obrazu tohoto spojení. Pokud je invariantní obraz nalezen a pokud má obraz speciální vlastnost klesajících vzorů, byl nalezen maximální atraktor. Pomocí algoritmu Spread, který hledá invazivní množiny celulárního automatu, je konstrukce maximálního atraktoru zobecněna na hledání posunných atraktorů. Nerozhodnutelné problémy jsou: nalezení invariantního obrazu, test, zda obraz má vlastnost klesajících vzorů, a nalezení invazivních množin. Oba algoritmy byly vyzkoušeny na třídě elementárních celulárních automatů.
|
|
|
Improving and extending the multiple sequence alignment suite PRALINE
Hudeček, Jan ; Petříčková, Zuzana (oponent) ; Mráz, František (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo zkoumání možností vylepšení souboru programů pro zarovnávání mnoha sekvencí PRALINE. Nejprve je prezentován přehled současných metod pro řešení problému zarovnávání více sekvencí (multiple sequence alignment) s přihlédnutím k variantám reprezentace jádra zarovnání - mezivýsledku používaných algoritmů. PRALINE byla rozšířena o zarovnávání uživatelsky zadaných profilů. Uživatelem zadaný profil je v tomto rozšíření použit v pokročilejši fázi progresivního zarovnávání, jako by se jednalo o mezivýsledek předchozích kroků. Toto rozšíření bylo otestováno v typickém případu užití. Přidali jsme 2 nové protokoly pro zarovnávání založené na skrytých Markovových řetězcích (HMM) a otestovali kvalitu jejich výsledků. Protokol HMMGUIDE vytvoří pro každou sekvenci preprofil skládájící se ze segmentů ostatních sekvencí s vysokou lokální podobností. Z preprofilu HMMER vygeneruje pro každou sekvenci HMM a PRC zjistí stupeň podobnosti mezi dvojicemi HMM. Protokol pak progresivně zarovnává sekvence, jejichž HMM byly nejpodobnější. Protokol PRCALIGN postupuje obdobně, ale pro zarovnání použije výstup z PRC, sekvence tedy zarovná podle nejlepšího zarovnání HMM. Přestože protokoly nedokončily všechny testy úspěšně, výsledky ukazují významné zlepšení oproti původní metodě.
|
|
|
Learning Restricted Restarting Automata using Genetic Algorithm
Basovník, Stanislav ; Plátek, Martin (oponent) ; Mráz, František (vedoucí práce)
Restartovací automaty jsou lingvisticky motivované modely pro reprezentaci jazyků. Hlavním cílem této práce je navrhnout vhodnou variantu restartovacího automatu pro učení jazyků z pozitivních a negativních příkladů pomocí genetických algoritmů. Dále je v práci vymezena třída jazyků rozpoznávaných nově zavedenými restartovacími automaty s ohledem na Chomského hierarchii. Navrhnutý učící algoritmus je porovnán se dvěma známými metodami pro učení jazyků z pozitivních a negativních příkladů - RPNI a LARS. Součástí práce je i nástroj pro učení restartovacích automatů s omezeným kontextem včetně příkladů a návodu k použití.
|
|
|
Samoorganizace a morphing
Lessner, Daniel ; Mráz, František (oponent) ; Mrázová, Iveta (vedoucí práce)
Morphing je známý fi lmový vizuální efekt. Spočívá v plynulé přeměně jednoho obrazu na jiný. Tak se například postava filmu změní v medvěda. Realizace takového efektu vyžaduje pečlivou, soustředěnou a drahou práci animátora. Vývoj nástrojů a metod k řešení problémů srovnatelných aspoň částečně s lidským intelektem je předmětem oboru umělá inteligence. Systémy fungující zcela bez účasti člověka pracují často se samoorganizací. Tak se nazývá jev, kdy systém samovolně vykazuje komplexnější chování, než odpovídá možnostem jeho jednotlivých částí. Tato práce zkoumá možnosti nasazení samoorganizačních metod umělé inteligence v morphingu s cílem omezit nutnost lidské asistence. Součástí práce jsou informace o několika navržených postupech a výsledky experimentů s nejúspěšnějším z nich. Ukazuje se, že při splnění určitých podmínek lze dosáhnout kvalitních výsledků zcela samočinně.
|
|
|
Evoluce řídícího algoritmu
Kohout, Jan ; Mráz, František (oponent) ; Holan, Tomáš (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvořit aplikaci, která umožní experimentovat s vývojem populací organismů řízených jednoduššími algoritmy, které jsou zapsané pomocí předem definovaných instrukcí a využívají paměťové buňky jednotlivých organismů (reprezentujících jednotlivé proměnné). Pro každý organismus představuje řídící algoritmus jeho genom, křížením organismů a mutací dochízí k postupně evoluci řídíciho algoritmu. Druhou částí práce je s pomocí aplikace provésst několik testů a jejich výsledky popsat.
|
|
|
Databáze sekundárních struktur RNA
Tattermusch, Jan ; Mráz, František (vedoucí práce) ; Hoffmann, Petr (oponent)
V předložené práci studujeme primární a sekundární struktury RNA a stanovujeme vhodné modely pro jejich počítačové vyjádření. Dále stanovujeme kritéria pro výběr metod na porovnávání primárních a sekundárních struktur a na jejich základě jsme vybrali metodu tree alignmentu jakožto vhodný prostředek pro implementaci strukturálního vyhledávání s tím, že zmiňujeme některá speci fika problému strukturálního vyhledávání a navrhujeme některé možné modifi kace zrychlující vyhledávání. Součástí práce je webová aplikace "Databáze sekundárních struktur RNA", která implementuje strukturální a sekvenčně strukturální vyhledávání.
|
|
|
Grammatical evolution
Nohejl, Adam ; Iša, Jiří (oponent) ; Mráz, František (vedoucí práce)
Gramatická evoluce (GE) je nový přístup ke genetickému programování s užitím gramatiky, který umožňuje vývoj řešení v libovolném programovacím jazyce. Její existující implementace nemají dostatečnou dokumentaci a neposkytují reprodukovatelné výsledky vhodné pro další analýzu. Tato práce shrnuje metody GE a standardní metody užívané v evolučních algoritmech, a zkoumá existující implementace, především jedinou aktivně vyvíjenou, software GEVA. Na základě toho je navrženo a implementováno nové komplexní prostředí pro GE. Je modulární, dobře dokumentované, přenositelné, a poskytuje reprodukovatelné výsledky. Bylo testováno ve dvou standardních testovacích úlohách, v nichž dosáhlo srovnatelných výsledků a 10krát až 29krát lepšího výkonu než GEVA. Dále je předvedeno, jak ještě zlepšit výsledky a výkon pomocí technik nepodporovaných v GEVA, mimo jiné nových úprav již publikovaných metod bitové mutace a "citlivé" inicializace ( "sensible" initialisation). Tato práce a software tvoří dobrý základ pro další výzkum.
|
host ::
