|
|
Klasifikátor založený na inverzních hodnotách indexů
Jiřina, Marcel ; Jiřina jr., M.
Je prezentována teorie nové metody pro klasifikaci dat do tříd. Metoda je založena na součtech reciprokých hodnot indexů sousedů. Ukazuje se, že indexy sousedů jsou v úzkém vztahu k přibližné polynomiální aproximaci transformace vzdáleností sousedů. Součet těchto převrácených hodnot tvoří useknutou harmonickou řadu v důsledku konečného počtu pvků. Pro sousedy jedné třídy se vytváří součet vybraných prvků této řady. Dokazuje se, že poměr těchto součtů dává právě odhad pravděpodobnosti, že dotazový bod patří do právě té třídy. Schopnosti klasifikace jsou ukázány na praktických datech z UCI MLR a výsledky jsou porovnány s publikovanými výsledky jiných metod.
Plný tet: v1034-08 -  PDF
Plný text: content.csg - PDF
|
|
| |
|
| |
|
|
Simulace regulace systémů s rozloženými parametry v simulinku
Anderle, M. ; Augusta, Petr ; Rehák, Branislav
Řízení systémů s rozloženými parametry je stále živé téma s aplikacemi v mnoha oblastech, mj. v adaptivní optice a lékařství. Pro usnadnění výzkumu nových metod pro řízení systémů s rozloženými parametry byl do prostředí Simulink vytvořen nový blok pro simulaci, který numericky řeší parciální diferenciální rovnici popisující chování simulovaného objektu. Na podobném principu byl vytvořen i blok představující regulátor. Při simulacích uzavřené smyčky lze využívat dalších simulinkových bloků jako jsou vstupní signály, náhodný signál ap.
|
|
|
Architektury číslicových systémů využívající princip samoadaptace
Kohout, Lukáš
Článek se zabývá samoadaptací v číslicových obvodech. V textu je uvedena definice konceptu SANE, který samoadaptaci přímo využívá, a základní popis modelu SVP, který řeší reprezentaci výpočtu v konceptu SANE. Jsou zde uvedeny dostupné platformy pro implementaci SANE konceptu. Jednou z nich je UTIA HW platforma. Ta byla rozšířena o plánovač úloh a byly s ní provedeny první experimenty.
|
|
|
Metoda váhované metriky s nehladkým procesem učení
Jiřina, Marcel ; Jiřina jr., M.
Navrhuje se nový přístup k metodě váhované metriky pro optimalizovanou klasifikaci dat pomocí pravidla nejbližšího souseda. Nový přístup je založen na aplikaci aktualizačního pravidla podobného aktualizačnímu pravidlu u neuronové sítě Madalina a na dynamické optimalizaci velikosti kroku podobné Rungeho metodě polovičního kroku. Je podána krátká teorie a jsou ukázány klasifikační schopnosti metody.
Plný tet: v1026-08 - PDF
Plný text: content.csg - PDF
|
|
| |
|
|
Modelování sebeadaptujících se propojených prvků v Matlabu/Simulinku
Bartosinski, Roman ; Daněk, Martin ; Honzík, Petr ; Kadlec, Jiří
Poslední výzkumy v oblasti digitální technologie je zlevňují a zpřístupňují běžným občanům. Zároveň je většina každodenních zařízení (auta, lednice, mobilní telefony) vybavena elektronickou inteligencí s programovatelnými procesorovými prvky. Jak se počet takových propojených zařízení zvyšuje a při tom se zvyšuje tlak na snížení spotřeby energie, je nutné hledat nové techniky programování a používání zařízení efektivněji. Tento článek ukazuje základ pro vytváření a modelování nové generace sebeadaptujících systémů. První část popisuje platformu s FPGA pro implementaci sebeadaptivních propojených výpočetních prvků (Self-Adaptive Computing Networked Entity - SANE). Druhá část popisuje simulaci a základ implementace v prostředí Matlab/Simulink pro vývoj SANE v FPGA.
|
|
|
Simulace systémů s rozprostřenými parametry v simulinku
Anderle, M. ; Augusta, Petr ; Holub, O.
Řízení systémů s rozprostřenými parametry je stále živé téma s aplikacemi v mnoha oblastech, mj. v adaptivní optice a lékařství. Pro usnadnění výzkumu nových metod pro řízení systémù s rozprostřenými parametry byl do prostředí Simulink vytvořen nový blok pro simulaci chování deformovatelného zrcadla. Vytvořený blok numericky řeší parciální diferenciální rovnici popisující chování simulovaného objektu. Na podobném principu je založen i blok představující regulátor. Při simulacích uzavřené smyčky lze využívat dalších simulinkových bloků jako jsou vstupní signály, náhodný signál ap.
|
|
|
Genetická selekce a klonování u metody GMDH-MIA
Jiřina, Marcel ; Jiřina jr., M.
Algoritmus GMDH-MIA byl modifikován použitím selekční procedury z genetických algoritmů a zahrnutím klonování. Selekční procedura najde rodiče pro nový neuron mezi již existujícími neurony podle jejich fitness a s určitou pravděpodobností také mezi vstupy sítě. Podstatou klonování je malá modifikace parametrů nejlepšího neuronu. Geneticky modifikovaná síť GMDH s kolonováním (GMC-GMDH) je schopna lepších výsledků než jiné výkonné metody. Je to ukázáno na některých datech z Machine Learning Repository.
|
host ::
RSS.