|
|
Řízení spotřeby elektrické energie pomocí stochastické optimalizace
Sekula, Jakub ; Popela, Pavel (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom práce je optimalizácia nabíjania batérií v aute poháňanom elektrickým motorom pomocou riadenia výkonu nabíjačky za účelom zníženia celkových nákladov. V práci budeme uvažovať aj scenár využívania elektrickej energie v bateriách vozidla na chod domácnosti, a to z dôvodu rozdielnych cien energií v priebehu dňa a v noci, kedy sa batérie zvyčajne nabíjajú. Vzhľadom k nejasnosti javov ako trasy, ktorú vozidlo prekoná, výkonu vyžadovaného v domácnosti, či počasia, budeme využívať stochastickú optimalizáciu. Vieme totiž štatisticky predpokladať s akou pravdepodobnosťou k jednotlivým javom dôjde.
|
|
| |
|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
|
|
Řízení spotřeby elektrické energie pomocí stochastické optimalizace
Sekula, Jakub ; Popela, Pavel (oponent) ; Kůdela, Jakub (vedoucí práce)
Cieľom práce je optimalizácia nabíjania batérií v aute poháňanom elektrickým motorom pomocou riadenia výkonu nabíjačky za účelom zníženia celkových nákladov. V práci budeme uvažovať aj scenár využívania elektrickej energie v bateriách vozidla na chod domácnosti, a to z dôvodu rozdielnych cien energií v priebehu dňa a v noci, kedy sa batérie zvyčajne nabíjajú. Vzhľadom k nejasnosti javov ako trasy, ktorú vozidlo prekoná, výkonu vyžadovaného v domácnosti, či počasia, budeme využívať stochastickú optimalizáciu. Vieme totiž štatisticky predpokladať s akou pravdepodobnosťou k jednotlivým javom dôjde.
|
|
|
Adaptace neuronových sítí na cílového pisatele
Sekula, Jakub ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kohút, Jan (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá adaptací neuronových sítí na pisatele s cílem zlepšení rozpoznání ručně psaného písma tohoto pisatele. Metoda, kterou používám, je rychlá, vyžaduje malou trénovací množinu dat a využívá regularizaci, která se snaží udržet distribuci regularizovaných vah adaptační sítě podobnou té z předadaptační sítě. Tuto metodu jsem testoval nad datasetem tištěných textů IMPACT a datasetem ručně psaných textů. Nad datasetem ručně psaných textů se mi na dvou denících podařilo snížit chybovost z počátečních 10,82 % a 1,82 % na chybovost 8,48 % a 0,77 % v rámci malého počtu adaptačních iterací a připoužití malého množství trénovacích řádků. Na datasetu IMPACT se mi podařilo snížit chybovost nad polské historické písmo z počáteční chybovosti 32,88 % na 5,30 %.
|
|
| |
host ::
RSS.