|
Approximation of Terrain Data Utilizing Splines
Tomek, Peter ; Kunovský, Jiří (oponent) ; Chudý, Peter (vedoucí práce)
For the optimization of near-of-the-earth flight trajectories the terrain data have to be taken into account very precisely. At this, a fast and efficient evaluation of terrain data is very important since within the optimization task the computational effort for one single cost function evaluation has to be as small as possible. Furthermore, the trajectory optimization is done by gradient-based optimization methods. Thus, the approximation of the terrain data has to be continuously differentiable and also the gradients of the terrain data have to be evaluated along with the terrain data itself. A very promising approach for the approximation of the terrain data are multivariate splines based on the triangulations of the approximation domain. The aim of this master thesis was to develop a MATLAB and C{}\texttt{++} function that evaluates given terrain data at certain points along with the gradients of the terrain data at these points based on multivariate splines. The function supports evaluation of multiple points at once and is not limited to the three-dimensional data but should also be capable to approximate the data of any dimension.
|
|
Business Intelligence - využití data miningu ve firemních procesech
Skalický, Tomáš ; Veselý, Martin (oponent) ; Kříž, Jiří (vedoucí práce)
Cieľom danej bakalárskej práce je zoznámiť sa s pojmom Business Intelligence, rovnako ako aj s pojmom datamining a jeho využitím vo firemnej sfére. V úvodnej teoretickej časti priblížim nástroje Business Intelligence a datamining algoritmy. V nasledujúcej praktickej časti dané algoritmy využijem pre analýzu poskytnutých firemných dát. Následne získané analýzy môžu byť použité ako podpora pre firemné rozhodovanie.
|
|
Zpracování velkých dat z rozsáhlých IoT sítí
Benkő, Krisztián ; Podivínský, Jakub (oponent) ; Krčma, Martin (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je návrh a vytvorenie systému pre zber, spracovanie a ukladanie dát z rosiahlych IoT sietí. Vytvorený systém predstavuje komplexné riešenie, umožňujúce spracovanie dát z rôznych IoT sietí, s využitím Apache Hadoop ekosystému. Dáta sú spracované v reálnom čase a ukladané do NoSQL databázy, ale ukladajú sa dáta aj do súborového systému pre prípadné neskoršie spracovanie. Systém je optimalizovaný a testovaný na dátach zo siete IQRF. Dáta uložené v NoSQL databázi sa vizualizujú a vykonávajú sa predikcie v pravidelných intervaloch. Používateľ je prepojený s týmto systémom cez informačný systém, kam mu v prípade hodnôt mimo rozsah chodia notifikácie.
|
| |
|
Determinanty mzdového vývoje v regionech České republiky
Brodová, Zuzana ; Dohnal, Mirko (oponent) ; Luňáček, Jiří (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou modelu, jenž vysvětluje vztahy mezi výší hrubé mzdy a zvolenými ekonomickými faktory v jednotlivých regionech České republiky. První část obsahuje vysvětlení termínů z ekonomické a statistické oblasti. Druhá část se zabývá tvorbou datové základny a numerickými výpočty modelu. Zde jsou uvedeny výsledky použitých analýz. Třetí část práce se věnuje zhodnocení získaných výsledků.
|
|
Genetické programování v úlohách predikce
Machač, Michal ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Sekanina, Lukáš (vedoucí práce)
V této práci jsou představeny různé metody strojového učení, jež lze využít v úlohách predikce založených na regresi. Detailněji je popsáno stromové a lineární genetické programování. S vybranými algoritmy strojového učení (lineární regrese, náhodný les, vícevrstvý perceptron a stromové genetické programování) jsou provedeny experimenty na volně dostupných datových sadách za využití knihoven scikit-learn a gplearn, a získané výsledky jsou porovnány z pohledu kvality predikce. Stěžejní částí této práce byla implementace systému lineárního genetického programování v programovacím jazyce C++, která byla nejprve testována na umělých úlohách symbolické regrese, a následně na reálných datových sadách. Výsledky získané pomocí vytvořené implementace jsou porovnány vůči výsledkům získaným pomocí knihovny gplearn.
|
| |
|
Stanovení výkonnosti chladicího okruhu - chladící věž
Velešík, Aleš ; Hanzal, Luděk (oponent) ; Baláš, Marek (vedoucí práce)
Cílem této práce je stanovení výkonnosti chladícího okruhu a jeho popis. K tomu je zapotřebí sestavení struktury empirického modelu chladící věže, jež jsem sestavil za pomocí lineární regrese. Data jsem zpracovával pomocí softwaru QC expert, který při užití správných parametrů, mi pomáhal s identifikací správného modelu u konkrétní věže. Vytvořené modely budou sloužit k diagnostice chladícího okruhu a porovnání s dalšími modely stejných chladících věží v průběhu let. Výstupem práce jsou tedy polynomy, které charakterizují modely chladících věží v tomto technologickém celku.
|
| |
| |