|
|
Predikce proteinových domén
Valenta, Martin ; Martínek, Tomáš (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Práce představuje oblast proteinů a jejich domén. Stručně popisuje metody získání proteinové struktury na různých úrovních hierarchie. Pozornost je dále věnována existujícím nástrojům pro predikci proteinových domén a databázím sdružujícím informace o doménách. Dále jsou představeni vybraní zástupci metod predikce pracující jak s informacemi o vnitřní struktuře molekuly, tak se sekvencí aminokyselin. V příslušné kapitole je nastíněn realizovaný postup predikce hranic domén z primární struktury proteinu, využívající neuronovou síť. Zbývající část práce se zabývá testováním vytvořené implementace metodou křížové validace a možnostmi jejího dalšího rozvoje.
|
|
|
Využití umělé inteligence v kryptografii
Lavický, Vojtěch ; Rosenberg, Martin (oponent) ; Babnič, Patrik (vedoucí práce)
Cílem práce je se seznámit se s problematikou neuronových sítí a používaných bezpečnostních protokolů v kryptografii. Teoretická práce se zabývá rozborem neuronových sítí s přihlédnutím na výběr typu sítě později využitý v modelu kryptografického systému. V praktické části je vytvořen koncept zcela nového bezpečnostního protokolu, který využívá vytipovanou neuronovou síť.
|
|
|
Neuronové sítě v algoritmech vodoznačení audio signálů
Kaňa, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Zezula, Radek (vedoucí práce)
Digitální vodoznačení dat je jednou z technik, která se zabývá ochranou digitálních dat. Při návrhu systému vodoznačení je kladen důraz hlavně na robustnost a neslyšitelnost vodoznaku. Tato diplomová práce se zabývá problematikou vodoznačení audio signálů s využitím umělých neuronových sítí. Je zde popsána metoda vodoznačení ve frekvenční oblasti. Metoda je založená na psychoakustických principech lidského sluchu a technikách neuronových sítí.
|
|
|
Neuronové sítě v algoritmech vodoznačení audio signálů
Kaňa, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Zezula, Radek (vedoucí práce)
Digitální vodoznačení dat je jednou z technik, která se zabývá ochranou digitálních dat. Při návrhu systému vodoznačení je kladen důraz hlavně na robustnost a neslyšitelnost vodoznaku. Tato diplomová práce se zabývá problematikou vodoznačení audio signálů s využitím umělých neuronových sítí. Je zde popsána metoda vodoznačení ve frekvenční oblasti. Metoda je založená na psychoakustických principech lidského sluchu a technikách neuronových sítí.
|
|
|
Využití neuronových sítí v klasifikaci srdečních onemocnění
Skřížala, Martin ; Tannenberg, Milan (oponent) ; Hrubeš, Jan (vedoucí práce)
Práce je zaměřená na návrh a využití umělých neuronových sítí jako klasifikátoru srdečních onemocnění z EKG signálu se zaměřením na ischemickou chorobu srdeční. Změny ST-T komplexů jsou významným ukazatelem ischemie v EKG signálu. Různe typy ischemické choroby srdeční se projevují zejména elevací nebo depresí ST segmentů a změnami T vlny v analyzovaném signálu. První část této práce obsahuje teoretický úvod popisující jednotlivé typy ischemické choroby srdeční a na ně vázané změny EKG signálu. Druhá část je věnována popisu předzpracování EKG signálu ke klasifikaci neuronovými sítěmi. Obsahuje filtraci EKG, QRS detekci, detekci ST-T komplexů a popis analýzy hlavních komponent a její využítí k popisu analyzovaného signálu. V poslední části práce je popsán návrh a způsob detekce možných příznaků ischemické choroby srdeční v EKG pomocí dvou typů umělých neuronových sítí: Back-propagation, SOM. Dále jsou zde uvedeny výsledky navržených algoritmů. Přílohy obsahují popis navrženého programu pro klasifikaci srdečních onemocnění, popis jednotlivých jeho funkcí, dále zde najdeme podrobný popis všech použitých neuronových sítí a tabulky obsahující detailní výsledky klasifikace EKG signálu. Samotný program byl vytvořen v programovacím prostředí Matlab R2007b.
|
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
|
| |
host ::
RSS.