Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 3 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Virtuální senzory a jejich aplikace
Pakr, Jiří ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Virtuální senzory jsou postupně se rozšiřující technikou v oblasti průmyslových měření. Jedná se o počítačové programy, které za pomoci dříve získaných dat poskytují další údaje podobně jako klasické hardwarové senzory. Tyto údaje získávají pomocí prediktivních modelů založených na metodách strojového učení jako jsou například neuronové sítě nebo support vector machines. Tato práce obsahuje především rešerši fungování, struktur a tvorby virtuálních senzorů. Dále popisuje strojové učení, rozdělení jeho algoritmů a seznamuje s metodami běžně využívanými v oblasti virtuálních senzorů. Ke konci autor popisuje jejich možný budoucí vývoj a směr dalších aplikací.
Rozšíření dat v inferenčním režimu pro zvýšení klasifikační přesnosti systému automatického hodnocení vývojových fází kardiomyocytů
Pakr, Jiří ; Šťastný, Jiří (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje rešerši technik rozšíření dat v inferenčním režimu a následné aplikaci na převzatý systém automatického hodnocení vývojových fází kardiomyocytů s cílem zvýšení jeho přesnosti pro praktické aplikace. Tyto techniky spočívají v agregaci predikcí modelu strojového učení přes více rozšířených vzorků dat, čímž přispívá k zlepšení robustnosti predikcí. Bylo navrženo několik metod, které se snaží získat co největší nárůst přesnosti nebo berou v úvahu kompromis mezi výpočetní složitostí a ziskem na přesnosti.
Virtuální senzory a jejich aplikace
Pakr, Jiří ; Dobrovský, Ladislav (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Virtuální senzory jsou postupně se rozšiřující technikou v oblasti průmyslových měření. Jedná se o počítačové programy, které za pomoci dříve získaných dat poskytují další údaje podobně jako klasické hardwarové senzory. Tyto údaje získávají pomocí prediktivních modelů založených na metodách strojového učení jako jsou například neuronové sítě nebo support vector machines. Tato práce obsahuje především rešerši fungování, struktur a tvorby virtuálních senzorů. Dále popisuje strojové učení, rozdělení jeho algoritmů a seznamuje s metodami běžně využívanými v oblasti virtuálních senzorů. Ke konci autor popisuje jejich možný budoucí vývoj a směr dalších aplikací.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.