|
|
Potential application of neural networks in network elements
Babnič, Patrik ; Vymazal, Michal (oponent) ; Vychodil, Petr (vedoucí práce)
The goal was to get acquainted with the problems of network elements to describe neural networks that can be used to manage such a feature. The theoretical part deals with the neural networks from their inception to the present. It focuses mainly on the network, witch can be used for management control. These are the two network: Hopfield network and Kohonen network. The practical part deals with the network element model and ist implementation. It contains a practical element model using a neural network, witch is controlled by a network element.
|
|
|
Detekce Elliotových vln
Kaleta, Marek ; Šperka, Svatopluk (oponent) ; Petřík, Patrik (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí Elliottových vln, statistického nástroje k popisu a předvídání trhu. Práce obsahuje návrhy možných metod jejich detekce a jejich zhodnocení. Z možných metod je pak rozpracována detekce impulsů pomocí umělých neuronových sítí, konkrétně množiny vícevrstvých perceptronů zapojených do jednoduché committee machine. Výstupem práce je program detekující Elliottovy vlny. Program hledá vlny přímo na vstupní časové řadě pomocí neuronových sítí a pak na tvoří hierarchickou strukturu vln.
|
|
|
Neuro-fuzzy systémy
Dalecký, Štěpán ; Samek, Jan (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá teorií umělých neuronových sítí, následně jsou popsány fuzzy množiny a vysvětlena fuzzy logika. Na základě neuronových sítí, fuzzy množin a fuzzy logiky je navržen hybridní neuro-fuzzy systém vycházející ze systému ANFIS. Funkčnost zmíněných systémů byla ověřena na úloze řízení inverzního kyvadla. Pro řízení byly navrženy tři regulátory - první na bázi neuronových sítí, druhý fuzzy regulátor a třetí založený na systému ANFIS. Cílem práce je popsané systémy, na základě kterých byly navrženy regulátory, porovnat a zhodnotit přínos hybridního neuro-fuzzy systému ANFIS oproti přístupu založenému na samostatných teoriích. V závěru práce jsou popsány experimenty s navrženými systémy a zhodnoceny dosažené výsledky.
|
|
|
Progressive Usage of Neural Networks in Telecommunication
Babnič, Patrik ; Kacálek, Jan (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
The main task of the Master Thesis is introduction into network elements in converget networks. Great importance is put on network elements today, that is why priority resolving is crucial. Theorethical part deals with network elements and neuron networks. Neuron networks were analysed from history to present. The main goal was to develop a neuron network topology able to manage a network element. The developed topology consists of four-layered perceptron network with four inputs and one output. The simulation was carried out on MATLAB software. No real data were used in the simulation. All input values were generated by MATLAB software hence it was a simulation.
|
|
|
Lokalizace obličejů ve video sekvencích v reálném čase
Juráček, Aleš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Má diplomová práce se zabývá detekcí obličeje v obraze. Snažím se nastínit problematiku počítačového vidění, umělé inteligence a strojového učení. Popsal jsem zde podrobně detekci navrženou Violou a Jonesem, která pro sestavení klasifikátoru využívá algoritmus AdaBoost. Tato metoda byla záměrně vybrána z důvodu rychlosti detekce. Tento detektor byl realizován v programovacím jazyce C/C++ s využitím knihovny OpenCV. K celkovému natrénování byla využita databáze obličejových obrazů „MIT CVCL Face Database“. Cílem byla možnost nasazení detektoru tváří ve videosekvencích.
|
|
|
Konvoluční neuronová síť pro zpracování obrazu
Krajčovičová, Mária ; Rajmic, Pavel (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudování problematiky konvolučních neurónových sítí v posledních letech. Dále se práce zabíva navržením vhodných modelů konvolučních neurónových sítí a jejich následní implementaci v prostředí jazyka Java. Výsledkem práce je porování a zhodnocení dosažených výsledků získaných prostřednictvým implementované aplikace.
|
|
|
Rozpoznávání číslic
Gorgol, Martin ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní pojmy a principy v oboru neuronových sítí. Blíže se pak zabývá problematikou rozpoznávání číslic pomocí těchto sítí, konkrétně pak pomocí metody back-propagation. Je zde rozebrán postup při volbě sady příznaků, typů příznaků a volbě topologie neuronové sítě. Cílem je získání konkrétních výsledků pomocí programu pro práci s neuronovými sítěmi.
|
|
|
Počítačem řízený hráč hry Blokus založený na metodách umělé inteligence
Sulaiman, David ; Hrubý, Martin (oponent) ; Rogalewicz, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáváním dopředných neuronových sítí s algoritmy teorie her pomocí deskové hry Blokus. V teoretickém úvodu jsou popsány vlastnosti neuronových sítí a~práce s nimi a zároveň jsou nastíněny algoritmy teorie her. Druhá část se věnuje implementaci jednotlivých hráčů založených na popsaných principech a stručnou charakteristikou grafického uživatelského rozhraní aplikace. V závěru práce byly provedeny testy hodnotící jednotlivé hráče, které byly zpracovány do grafů.
|
|
|
Indoor robot - řídicí neuronová síť
Křepelka, Pavel ; Kopečný, Lukáš (oponent) ; Žalud, Luděk (vedoucí práce)
V dokumentu popisuji možnosti navigace mobilních robotů. Tato problematika je řešena mnoha různými přístupy, ovšem dodnes není zcela vyřešena. Naleznete zde popis jednoduchých deterministických algoritmů, které lze použít pro jednoduché akce, jako je objíždění překážek nebo jízda v koridoru. Pro globální navigace však deterministické algoritmy selhávají. Další částí dokumentu je teorie umělých neuronových sítí (perceptron, vícevrstvé sítě, samoorganizující se sítě) a jejich použití v robotice. Vlastní navigační algoritmy byly otestovány na vytvořeném mobilním robotu nebo v simulačním softwaru popsaným v kap. 6. Návrh vlastních řídících algoritmů je založen právě na neuronových sítích (Kohonenova mapa), ať už pro navigaci do jednoho cíle nebo komplexní globální navigaci. V dokumentu je uvedeno srovnání jednotlivých přístupů k navigaci, jejich výhody a nevýhody. Cílem bylo nalézt efektivní algoritmus pro navigaci a umělá inteligence se zdá být tím správným řešením.
|
|
|
Návrh algoritmů pro neuronové sítě řídicí síťový prvek
Stískal, Břetislav ; Kacálek, Jan (oponent) ; Škorpil, Vladislav (vedoucí práce)
V teoretické části této práce se uvádí základní informace o historii a vývoji umělých neuronových sítí (UNS) z minulého období až po dnešek. Praktická část podává důkazy předpokladů zmiňovaných v teoretické části této práce, např. znázornění učení, trénování jednotlivých typů neurónových sítí na různých praktických úkolech, jejich následná simulace a vynesení poznání a závěrů z těchto simulací. Cílem je simulování aktivního prvku v síti, řízeného pomocí umělé inteligence. Tedy učení (trénování) neuronové sítě a její následná simulace pro řízení přepínače. V práci je uveden a popsán algoritmus směrování pomocí Hopfieldovy sítě založeném na typickém problému obchodního cestujícího. Následuje nastínění optimalizačních problémů a jejich řešení, porovnání s dalšími typy rekurentních (zpětnovazebních) sítí (Elman a Layer Recurrent) jejich hlavní rozdíly, způsoby optimalizace, výhody a nevýhody. Z poznatků této práce, je uveden návrh dalšího řešení řízení pomocí neuronových sítí do budoucna.
|
host ::
RSS.