|
|
Expertní systém pro rozhodování na akciových trzích s využitím sentimentu investorů
Janková, Zuzana ; Lenort, Radim (oponent) ; Zinecker, Marek (oponent) ; Chramcov, Bronislav (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Předložená disertační práce zkoumá potenciál využití skóre sentimentu extrahovaného z textových dat společně s historickými daty o akciovém indexu ke zlepšení výkonnosti predikce na akciovém trhu prostřednictvím vytvořeného modelu expertního systému. Vzhledem k tomu, že velké množství textových dokumentů souvisejících s financemi, které zveřejňují jak profesionální, tak amatérští investoři, nejen na online sociálních sítích, by mohly mít dopad na vývoj akciových trhů, je zásadním úkolem analyzovat finanční texty zveřejněné různými uživateli a zejména z nich extrahovat sentiment. V této práci je sentiment investorů získán z online finančních zpráv a příspěvků zveřejněných na finanční sociální platformě StockTwits. Skóre sentimentu je stanoveno pomocí hybridního přístupu kombinující modely strojového učení s učitelem a neuronových sítí, přičemž ke klasifikaci polarity sentimentu je využito vícero lexikonů pozitivních a negativních slov. Je analyzován vliv skóre sentimentu na akciový trh prostřednictvím kauzality, kointegrace a koherence. V disertační práci je navržen model expertního systému založený na metodách fuzzy logiky. Fuzzy logika poskytuje pozoruhodné vlastnosti při práci s vágními, nepřesnými či nejasnými údaji a je schopna se lépe vypořádat s chaotickým prostředím na akciových trzích. V nedávných vědeckých studiích na popularitě získává vyšší úroveň fuzzy logiky, která je označována jako type-2 fuzzy logika. Oproti klasické type-1 fuzzy logice, je tento vyšší typ schopen mezi zdvojené funkce členství integrovat určitou úroveň nejistoty. Tento typ expertního systému je ovšem v předmětné problematice predikce akciového trhu s využitím extrahovaného sentimentu investorů značně opomíjen. Z toho důvodu je v disertační práci zkoumán potenciál využít a výkonnost type-2 fuzzy logiky. Konkrétně je vytvořeno několik type-2 fuzzy modelů, které jsou trénovány na historických datech akciového indexu a skóre sentimentu investorů za období 2018-2020. Vytvořené modely jsou posouzeny k měření výkonu predikce bez sentimentu i s integrací sentimentu investorů. Následně je na základě vytvořeného expertního modelu stanovena investiční strategie a sledována jeho ziskovost. Výkonnost predikce fuzzy modelů je komparována s výkonností několika srovnávacích modelů, včetně SVM, k-NN, naivního Bayes a dalších. Z experimentů vyplynulo, že modely fuzzy logiky jsou schopny vhodným nastavením funkcí členství a nejistoty v nich obsažených vylepšit predikci a jsou schopny konkurovat klasickým modelům predikce, které jsou standardně využívané ve výzkumných studiích. Vytvořený model by měl také sloužit jako nástroj pro podporu investičního rozhodování individuálním investorům.
|
|
|
Automatické ladění vah pravidlových bází znalostí
Valenta, Jan ; Pokorný, Miroslav (oponent) ; Zbořil, František (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Předložená disertační práce představuje nové možnosti automatizované tvorby a ladění bází znalostí informačních a expertních systémů. Práce je rozdělena na dvě navazující části. První část se věnuje existujícímu expertnímu systému NPS32 vyvinutému na Fakultě elektrotechniky a komunikačních technologií, Vysokého učení technického v Brně. Matematický aparát tohoto systému je založen na vyjádření neurčitosti pravidel dvěma hodnotami, čímž rozšiřuje informační schopnosti báze o hodnoty nepřítomnosti informace a sporu v bázi znalostí. Program byl doplněn učícím algoritmem nastavujícím váhy pravidel v bázi znalostí pomocí diferenciálního evolučního algoritmu za pomoci vzorů získaných od experta. Vzory představují reakci systému na data vložená uživatelem. Uvedený učící algoritmus je omezen pouze na jednovrstvé báze znalostí. V práci je uveden formální důkaz nemožnosti použití matematického aparátu expertního systému NPS32 pro učení vícevrstvých bází znalostí gradientními metodami. Druhá část práce se věnuje učícímu algoritmu pro realizaci vícevrstvé pravidlové báze znalostí. Báze znalostí je založena na specifickém modelu pravidla ohodnoceného neurčitostí vyjadřující míru informačního přínosu pravidla. Jako algoritmus učení nastavující váhy jednotlivých pravidel ve struktuře báze je použit modifikovaný algoritmus back propagation přepracovaný pro použití s danou strukturou báze a modelem pravidla. Pro účely testování a ověření učícího algoritmu ladění báze znalostí byl vytvořen expertní systém RESLA v jazyce C#. V tomto expertním systému byla vytvořena báze znalostí z oblasti medicíny k ověření učících schopností algoritmu pro složité báze znalostí. Báze znalostí tvoří diagnostiku poruch srdečního rytmu na základě parametrů získaných z průběhu EKG (elektrokardiogramu). Za účelem srovnání s již existujícími bázemi znalostí tvořenými expertem a znalostním inženýrem byl program srovnáván s profesionálně odladěnou bází znalostí z oblasti zemědělství. Bázi zde tvoří systém na podporu rozhodování při výběru vhodné odrůdy pšenice ozimé pro pěstování v různých prostředích. Tato disertační práce řeší zásadní zrychlení tvorby bází znalostí při zachování všech výhod, která plynou z použití pravidel. Oproti současným řešením založeným na neuronových sítích je stávající algoritmus pro ladění bází znalostí rychlejší a jednodušší, neboť nevyžaduje extrakci pravidel z jiného typu báze znalostí.
|
|
|
Petriho sítě pro expertní systémy
Million, Pavel ; Pohl, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Cílem této práce je popsat základní atributy expertního systému pomocí Petriho sítí. Pozornost je věnována zejména tvorbě znalostní báze, způsob uchovávání a reprezentace znalostí. Dále je zde popsán zásadní rozdíl při tvorbě báze znalostí pro diagnostický a plánovací expertní systém z hlediska struktury Petriho sítí. Jsou zde popsány podmínky použití Petriho sítí a způsob interpretace znalostí pro inferenční mechanismus jak u diagnostických tak u plánovacích expertních systémů. Rovněž je zde předvedeno použití Petriho sítí vyšší úrovně a jazyk popisující strukturu Petriho sítě.
|
|
|
Expertní systém pro volbu vhodné metody využití odpadů
Fikar, Josef ; Jícha, Jaroslav (oponent) ; Dvořák, Jiří (vedoucí práce)
Práce spočívá ve vývoji expertního systému pro účely volby vhodné metody zpracování odpadů. Výsledný expertní systém je vytvořen v softwaru VisiRule, který je s postaven na jazyce Prolog a je součástí vývojového prostředí WinProlog 4.900. Dále se zabývá problematikou tvorby znalostní báze pro aplikace takovéhoto typu a posouzením vhodnosti možných přístupů k tvorbě expertního systému pro daný účel.
|
|
|
Systém pro plánování zdravotnických služeb
Janíčková, Natália ; Kolářová, Jana (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce se věnuje sestavení plánovacího expertního systému pro rozpis služeb zdravotnického personálu a jeho jednotlivým částem od samotného algoritmu, softwarových nástrojů až po koncovou aplikaci. Systém umožňuje generovat rozpis služeb dle požadavků zadavatele i zdravotnického personálu a generovat základní přehledy na vybraná období. Systém respektuje a při plánování hlídá omezení vyplývající z platné legislativy.
|
|
|
Uživatelské rozhraní pro expertní systém
Kořínek, Lukáš ; Boštík, Ondřej (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Bakalářská práce spočívá v návrhu a realizaci uživatelského rozhraní pro expertní systém. Jedná se o pravidlový diagnostický expertní systém NPS, jenž je vyvíjen na FEKT VUT. Rozhraní je provedeno jako dvojjazyčná webová aplikace založená na moderních technologiích, díky čemuž je dostupná z různých zařízení a má potenciál oslovit široký okruh uživatelů. Uživatelské rozhraní dále rozšiřuje jádro systému o funkce v oblastech autentizace a autorizace uživatelů, ukládání historie, správy uživatelů, správy znalostí a dalších. Aplikace běží na fakultní infrastruktuře a je aktivně testována nejen fyzickými uživateli, ale i automatizovanými testy. Teoretická část dokumentu se věnuje popisu problematiky expertních systémů, systému NPS a webových technologií (konkrétně aktuální trendy, komunikace client-server, testování, zabezpečení). V praktické části je popsáno vytvořené uživatelské rozhraní, architektura řešení, implementační detaily dílčích částí, způsoby testování a postup použitý ke zprovoznění na fakultní infrastruktuře.
|
|
|
Využití expertních systémů v oblasti eHealth
Němcová, Michaela ; Provazník, Ivo (oponent) ; Sekora, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na využití expertních systémů v technice a medicíně s využitím oblasti eHealth. Cílem práce je tvorba expertního systému, který využívá dostupných systémů pro měření fyziologických parametrů pacienta, a který mu pomáhá s primárním vyšetřením před návštěvou lékaře. Součástí práce je popis problematiky expertních systémů, popis oblasti eHealth a testování systému v ordinaci lékaře. Práce vznikla ve spolupráci s firmou Honeywell.
|
|
|
Umělá inteligence v diagnostice výkonových olejových transformátorů
Janda, Ondřej ; Szabó,, Radek (oponent) ; Kratochvíl, Petr (oponent) ; Hammer, Miloš (vedoucí práce)
Disertační práce se zabývá aplikací expertních systémů a softcomputingových metod v problematice diagnostiky výkonových olejových transformátorů. Práce je rozdělena na část teoretickou a část praktickou. Teoretická část popisuje základními částmi transformátoru a možnostmi jeho diagnostiky. Práce se zaměřuje zejména na diagnostiku izolačního systému a diagnostické metody a přístupy v této oblasti. Následně jsou popsány základy expertních systému a dalších softcomputingových metod jako: fuzzy logika, neuronové sítě, genetické algoritmy a jejich kombinace a rozšíření. Závěrem se teoretická část zabývá optimalizací pomocí umělé inteligence a postupy při optimalizaci fuzzy modelů. Praktická část se v úvodu věnuje rozboru a popisu datového souboru, který je využíván v rámci celé práce. Dále je pak práce členěna do čtyř částí, a to na expertní diagnostický systém transformátorů, modul analýzy plynů rozpuštěných v oleji, predikční modul a optimalizaci pomocí umělé inteligence. V části popisující expertní systém jsou uvedeny konkrétní informace o daném expertním systému, následně jsou zde popsány použité prostředky a techniky. Dále je rozebrán kompletní návrh systému a popis všech subsystémů a modulů. Další část popisuje řešený DGA modul včetně všech zvolených přístupů k jeho implementaci a rozšíření. Na závěr kapitoly je provedeno porovnání všech implementovaných metod a vyhodnocení výsledků. Část třetí, zabývající se predikčním modulem, řeší návrh a konstrukci tohoto modulu včetně popisu hlavních částí obou zvolených predikčních přístupů. Jsou zde uvedeny predikce vybraných veličin z datového souboru pomocí dvou predikčních přístupů: po jednom kroku a po více krocích. Porovnání přesnosti predikcí a výpočetní náročnosti metod je uvedeno v závěru této kapitoly. Poslední část práce se věnuje možnostem optimalizace za použití metod umělé inteligence, a to diferenciální evoluce, částicových (úlových) algoritmů a genetických algoritmů. Je zde zvažována jednoúčelová a víceúčelová optimalizace. Metody jsou porovnány v sérii syntetických testů a následně aplikovány při optimalizaci fuzzy modelů DGA zkoušek z předchozí praktické části práce. Součástí disertace jsou také kapitoly: „Cíle práce“, „Přínos práce“ a seznam publikací, produktů a projektů autora
|
|
|
Vyhodnocení investic s využitím fuzzy logiky
Machová, Kamila ; Šimon, Ondřej (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vyhodnocením investice pomocí pokročilé metody analýzy a modelování pro hodnocení nejvhodnější nabídky. Obsahem práce je navrhnout a následně vytvořit dva rozhodovací systémy, které budou používat k vyhodnocování fuzzy logiku. Součástí práce je také teoretický základ, jenž je potřebný k tvorbě obou systémů a zhodnocení přínosu řešení.
|
|
|
Výběr informačního systému
Šebesta, Petr ; doc. Ing. Petr Sodomka, Ph.D., MBA (oponent) ; Koch, Miloš (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o problematice výběru informačního systému v podniku. Na základě teoretických poznatků o podnikových informačních systémech a jejich vývoji je postavena analýza problému výběru vhodného informačního systému a rozbor současné situace na českém trhu. Vlastní návrh řešení představuje optimální postup při výběru vhodného podnikového informačního systému, včetně upozornění na nejčastější chyby, kterých se podniky při výběru dopouští. Vlastní řešení představuje realizovaná báze znalostí expertního systému, která slouží pro hrubý výběr podnikového informačního systému.
|
host ::
RSS.