|
| |
|
|
Nástroje finančního trhu - cenné papíry
Skořepa, Pavel ; Novotný, Štěpán (oponent) ; Meluzín, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o nástrojích finančního trhu. Čtenáři je nejdříve ukázáno z čeho je finanční trh tvořen, jak funguje, jaké mají cenné papíry charakteristické vlastnosti, proč se používají, jaké výhody a rizika v sobě skrývají. Konkrétně se zaměříme na oblast podílových fondů, jako součást kolektivního investování. Pomocí investičního dotazníků je proveden výzkum jakou investiční strategii běžní občané nejvíce preferují. K této strategii pomocí programu GRANT navrhneme optimální finanční portfolio. Využijeme také vlastnosti fuzzy logiky a ukážeme investorovi jak si může podle svých požadavků vybírat do portfolia vhodné investiční nástroje.
|
|
|
Aplikace fuzzy logiky při hodnocení dodavatelů firmy
Jančíková, Iva ; Pivoda, Jan (oponent) ; Dostál, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce analyzuje dodavatelské prostředí firmy VKV HORÁK s.r.o. v souvislosti s požadavky normy jakosti ISO 9001:2001 na hodnocení dodavatelů. Práce dále analyzuje dosavadní způsob hodnocení dodavatelů firmy a předkládá nový, sofistikovanější model hodnocení s využitím fuzzy logiky. Nová metoda by měla úspěšně vyřešit problematiku hodnocení dodavatelů firmy a měla by být z hlediska zdrojů nutných k jejich aplikaci přijatelná.
|
|
| |
|
| |
|
|
Fuzzy Neural Networks for Pattern Classification
Ollé, Tamás ; Raida, Zbyněk (oponent) ; Vágnerová, Jitka (vedoucí práce)
This work describes the principle of operation of neurons and how they form artificial neural networks. The structure and the operation of neurons are thoroughly described and the most widely used algorithm for neuron training is shown as well as the basics of fuzzy logic including its advantages and disadvantages. This work fully describes the backpropagation algorithm and the adaptive neuro-fuzzy inference system. These techniques provide effective methods of neural network learning.
|
|
|
Evaluation of complex situations from airplane’s avionics
Vysloužil, Ondřej ; Svoboda,, Jiří (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
This project takes a look on avionics data more comprehensively and it can be understood as an upper layer over fault monitoring systems providing extra information about flight. For concrete design were selected Airbus A320 a A340 to represent modern, widely used transport types of aircraft. Developed application analyzes two chosen complex situations from avionics dataflow and looks for conditions which lead to abnormal aircraft behaviour (but not faults). This work is primarily focused on flight phases, data structure and categorization and application development based on fuzzy system with expert knowledge represented by its rules.
|
|
|
Vývojové prostředí pro umělou inteligenci Modul fuzzy čísel
Pergl, Miroslav ; Hrabec, Jakub (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o matematických operacích s fuzzy čísly. V první části práce jsou zavedeny pojmy z oblasti fuzzy logiky, jako jsou definice fuzzy množiny, fuzzy čísla, universa a pěti funkcí příslušnosti používaných v programu. Je rozebrána metoda – řezu pro práci s fuzzy čísly v podobě uzavřených intervalů na jednotlivých hladinách. Druhá část práce popisuje program vytvořený v rámci této diplomové práce, sloužící pro provádění matematických operací s fuzzy čísly. Jsou zde popsány funkce potřebné pro převod fuzzy čísla z reprezentace v podobě funkce příslušnosti do vyjádření jako nepravidelné pole typu double. Dále je zde popis funkcí potřebných pro samotné výpočty operací a funkcí zajišťujících výstup do programu MS Excel. V poslední části práce je popsán vznik uživatelského rozhraní a funkce potřebné pro jeho obsluhu.
|
|
|
Klasifikace mikrospánku analýzou EEG
Ronzhina, Marina ; Smital, Lukáš (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí mikrospánku na základě změn energetického spektra EEG signálu. Vstupními hodnotami pro klasifikaci jsou výsledky časově-frekvenční analýzy. Navržená metoda klasifikace využívá aparát fuzzy logiky. Jsou navřeny 4 klasifikátory, jejichž základem jsou fuzzy inferenční systémy lišící se bázi pravidel. Pro návrh funkce příslušnosti premis pravidel jsou použity výsledky fuzzy shlukování. První dva klasifikátory pro detekci mikrospánku využívají pouze alfa pásmo spektrogramu EEG signálu. Tedy umožňují detekci jen stavu relaxace. Třetí klasifikátor je na rozdíl od předcházejících doplněn pravidly pro delta pásmo, co dává možnost rozlišovat v spektru 3 stavy: mentace, relaxace a somnolence. Čtvrtý klasifikátor má rozhodovací mechanismus zahrnující celé pásmo signálu. Uvažovaný přístup ke klasifikaci mikrospánku je realizován a implementován prostřednictvím programového vybavení počítače. Je vytvořen uživatelský program s grafickým rozhraním.
|
|
|
Fuzzy Petriho sítě pro expertní systémy
Maksant, Jindřich ; Valenta, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl návrh a praktickou realizaci expertního systému, jehož báze znalostí bude modelovaná fuzzy Petriho sítí. Při návrhu je vycházeno z poznatků teoretického rozboru diagnostického expertního systému a fuzzy Petriho sítí. Tento návrh je pak realizován v programovacím jazyce C#. Jsou popsány funkce programu a provedeny vzorové konzultace při použití různých bází znalostí.
|
host ::
RSS.