|
|
Detekce obtížně diferencovatelných skupin srdečních arytmií
Kantor, Marek ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Novotná, Petra (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou detekčních metod fibrilace síní, flutteru síní a sinusového rytmu ze záznamu EKG. Práce rovněž pojednává o těchto arytmiích a klasifikačních algoritmech vhodných pro tuto problematiku. V rámci této práce je vytvořeno několik přístupů klasifikace. Pro extrakci příznaků je využita konvoluční neuronová síť a klasifikace je realizovaná prostřednictvím umělé neuronové sítě. Vybrána metoda 1D CNN pro tyto těžko diferencovatelné srdeční arytmie dosahuje průměrné přesnosti klasifikace F1 - skóre = 91 %. Vybrána CNN optimalizovaná pomocí GA je rychlá mělká síť s lepší přesností než hluboká síť. Vytvořené modely jsou použity i pro klasifikaci jiných typů arytmií.
|
|
|
Akcelerace neuronových sítí s využitím GPU
Šimíček, Ondřej ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Petrlík, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím grafických čipů pro akceleraci neuronových sítí s učením typu backpropagation. Pro řešení tohoto problému byla zvolena technologie OpenCL umožňující využít grafické čipy různých výrobců. Hlavním cílem práce byla akcelerace časově náročného procesu učení sítí a procesu klasifikace. Zrychlení bylo docíleno trénováním velkého množství neuronových sítí současně. Získané zrychlení bylo využito pro nalezení vhodné topologie a nastavení neuronové sítě pro zadanou úlohu pomocí genetického algoritmu.
|
|
| |
|
|
Adaptivní model pro simulaci znečištění ovzduší
Pazúriková, Jana ; Šátek, Václav (oponent) ; Dvořák, Radim (vedoucí práce)
Znečištění ovzduší ohrožuje životní prostředí i životy lidí a je třeba lépe pochopit procesy, které se za ním skrývají. Počítačové modely a jejich simulace pomocí advekčně-difuzní rovnice, popřípade jinými způsoby, poměrně přesně reprezentují pohyb a proměny kontaminantu. Současné modely jsou však validní pouze za určitých omezených počátečních podmínek. V práci je představen obecný model kombinující několik specifických modelů, které jsou schopny měnit se dle vstupních parametrů a zlepšovat se trénováním. Adaptivnost systému je zajištěna rozhodovacím stromem a genetickým algoritmem. Rozhodovací strom reprezentuje datovou strukturu s informacemi pro proces výběru a kombinaci modelů, genetický algoritmus slouží jako optimalizační metoda pro přizpůsobení stromu trénovacími daty. Ohodnocení implementovaného systému dokazuje, že kombinace modelů dává lepší výsledky než modely samotné. I s jednoduchými specifickými modely má systém výsledky srovnatelné se současnými modely znečištění ovzduší.
|
|
| |
|
|
Nové techniky návrhu celulárních automatů
Baláž, Martin ; Drábek, Vladimír (oponent) ; Bidlo, Michal (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je uvést novou techniku návrhu celulárních automatů, která poskytne lepší možnosti implementace a řešení zadaných problémů v prostředí neuniformních automatů. V rámci této práce byly položeny teoretické základy k problematice celulárních automatů a byly přezkoumány možnosti jejich návrhu pomocí dvou evolučních principů, které se běžně používají - genetický algoritmus a celulární programování. Byly vybrány dva principiálně výrazně odlišné problémy, na kterých byly možnosti a schopnosti těchto technik prověřeny: problém synchronizace a systém implementace logických hradel v prostředí celulárního automatu. Na základě přezkoumání implementačních vlastností a na základě prvních výsledků použití těchto metod byla vytvořena nová metoda návrhu celulárních automatů - celulární evoluce. Celulární evoluce se svojí metodou "predikce budoucího stavu okolních buněk" poskytuje nové možnosti v návrzích automatů, jelikož pracuje se strukturovanými geny, které umožňují, aby byl daný gen aktivní pro více různých celulárních okolí. V závěru práce byly na vybraných dvou problémech porovnané všechny tři metody a jejich schopnosti byly shrnuty v podrobném přehledu.
|
|
|
Užití genetického programování v návrhu digitálních obvodů
Hejtmánek, Michal ; Bidlo, Michal (oponent) ; Gajda, Zbyšek (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo nastudování evolučních algoritmů a jejich využití pro návrh digitálních obvodů. Především jsem se zaměřil na genetické programování a jeho rozdílný způsob zacházení se stavebními bloky ve srovnání s genetickým algoritmem. Na základě těchto dvou přístupů jsem vytvořil a odzkoušel hybridní metodu návrhu obvodů. Tato metoda využívá šíření schemat podle genetického algoritmu pro problémy řešené genetickým programováním. U složitějších obvodů dosahuje vyšší úspěšnosti návrhu i rychlejší konvergence k řešení než obecný algoritmus genetického programování.
|
|
|
Optimalizační metody pro odhad perfuzních parametrů
Bali-Jenčíková, Kateřina ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Náplní této bakalářské práce je rešerše principů ultrazvukového zobrazování, popis matematických modelů, které se využívají k odhadu perfusních parametrů z koncentračních křivek. Práce také obsahuje teoretický rozbor genetických algoritmů. V praktické části řeší realizaci globálních optimalizačních metod a jejich následné vyhodnocení. Realizace byla řešena v programovém prostředí Matlab.
|
|
|
Design optimization of packed bed for thermal energy storage
Krist, Thomas ; Charvát, Pavel (oponent) ; Klimeš, Lubomír (vedoucí práce)
This Master’s thesis is dealing with the topic of heat exchange in a thermal energy storage unit of the type packed bed. The purpose is to describe heat transfer in a heat storage unit where hot air is flowing through that unit which is filled with stones of small diameter. This is designed in the environment of MATLAB. In the beginning, there is a brief introduction of the topic concerning heat storage and its possible use. Next, some short overview of heat transfer, types of heat transfers and thermophysical properties of the air-rock system are said. In the third chapter, the heat storage unit of type packed bed is introduced and various models and given conditions are explained. The next chapter is dealing with numerical methods, especially with the finite difference method used in this thesis. The fifth chapter is focusing on general optimization of the given heat transfer problem. A population-based metaheuristic optimization algorithm called the Genetic algorithm is described. The model setup is done in sixth chapter, as well as a presentation of results gained from MATLAB. In the last chapter, conclusions and suggestions are discussed.
|
|
|
Inteligentní řízení domácnosti
Fučík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Práce shrnuje problematiku inteligentních domácností, popisuje používané standardy a některá dostupná komerční řešení. Je proveden návrh cenově dostupného a snadno použitelného systému chytré domácnosti, který může být ovládán přes internet, využívá genetického algoritmu pro optimalizaci regulace vytápění a jeho centrálním výpočetním prvkem je levné vestavěné zařízení s nízkou spotřebou. V práci je funkčnost systému ověřena na praktické aplikaci regulace vytápění v domě. Na základě statistik naměřených dat je ukázána účinnost systému pro úsporu energií.
|
host ::
RSS.