|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Získávání znalostí z obchodních procesů
Skácel, Jan ; Kreslíková, Jitka (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce objasňuje disciplínu získávání znalostí z obchodních procesů. Je zde ukázán princip dolování. Značná část tématiky je věnována problémům při objevování procesu. Dále se práce věnuje analýze konkrétního výrobního procesu, na jejímž základě jsou navrženy tři dolovací metody, které se snaží zjistit nedostatky v procesu. První objevuje výrobní proces a vykresluje jej do grafu. Druhá metoda využívá simulátor produkční historie k získání produktů, které pravděpodobně způsobily opoždění výrobního procesu. Z~takto získaných dat se poté dolují frekventované množiny. Třetí metoda se snaží predikovat čas zpracování produktu na vybraném pracovišti pomocí asociačních pravidel. Poslední dvě zmíněné metody využívají algoritmus Frequent Pattern Growth. Získané znalosti z této práce umožňují zefektivnit výrobní proces a lépe plánovat samotnou výrobu.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Detekce a rozpoznání objektů v obraze
Muzikářová, Michaela ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a implementací aplikace typu klient-server, která umožňuje rozpoznání objektů v obraze a využívá již existující mobilní aplikaci. V teoretické části jsou nejprve popsány rozdíly lidského a počítačového vidění, dále detekce a rozpoznání objektů včetně vybraných metod. Další sekce obsahuje popis umělých neuronových sítí, které byly pro práci hlouběji nastudovány, spolu s jejich využitím k rozpoznání objektů. Následují informace, týkající se vybraných mobilních aplikací pro rozpoznání objektů v obraze, zakončené přehledem frameworků a knihoven, umožňujících práci s neuronovými sítěmi. Z nich byl k práci zvolen Caffe Framework. Dále je popsán průběh návrhu a řešení a vytvořený systém včetně experimentů a datasetů, použitých k ověření jeho funkčnosti.
|
|
|
Klasifikace materiálu využívaného pro stavbu zahradních jezírek
Sýkora, Jiří ; Repková, Martina (oponent) ; Komendová, Renata (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá studiem výskytu forem anorganického fosforu ve vodách zahradních jezírek a vlivu použitého materiálu na množství uvolnitelného fosforu ve formě fosforečnanů do vodního prostředí. V praktické části je tato práce zaměřena na analýzu a následnou klasifikaci stavebního materiálu pro tvorbu zahradních jezírek právě podle schopnosti uvolňovat fosfor ve formě fosforečnanů do vody.
|
|
| |
|
| |
|
|
Detekce a rozpoznání hub v přirozeném prostředí
Steinhauser, Dominik ; Juránek, Roman (oponent) ; Špaňhel, Jakub (vedoucí práce)
Práce řeší problém detekce a klasifikace hub na fotografiích v přirozeném prostředí. K řešení jsem použil konvoluční neuronové sítě. Začátek práce je věnován teorii neuronových sítí. Dále je v práci řešena detekce hub a jejich klasifikace. S pomocí plně konvoluční neuronové sítě je vyřešen i problém lokalizace hub. Výsledky naučených neuronových sítí jsou analyzovány.
|
|
|
Automatické hodnocení humoru
Katrňák, Josef ; Ondřej, Karel (oponent) ; Dočekal, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatické hodnocení humoru. Systém umožňuje predikovat vtipnost a kategorii pro vstup zadaný v angličtině. Hlavní podstatou je vytvoření klasifikátoru a trénování modelu na vytvořených datových sadách pro získání co nejlepších výsledků. Architektura klasifikátoru je založena na neuronových sítích. Systém zároveň obsahuje webové uživatelské rozhraní pro komunikaci s uživatelem. Výsledek je webová aplikace propojená s klasifikátorem umožňující hodnocení uživatelského vstupu a poskytování zpětné vazby od uživatelů.
|
|
|
Odhad progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči
Ustohalová, Iveta ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá odhadem progrese Parkinsonovy nemoci pomocí akustické analýzy řeči. V jejím rámci byla prostudována problematika hypokinetické dysartrie jako důsledku Parkinsonovy nemoci a její vliv na mluvený projev. Dále byly podrobně prostudovány metody předzpracování řečového signálu a řečové parametry vhodné pro klasifikaci patologické řeči. Následně byl v prostředí MATLAB vytvořen systém pro odhad hodnoty UPDRS III škály, což je hodnota subjektivně určená lékařem, pomocí jednoho individuálního příznaku a poté byla pomocí algoritmu SFFS vybrána nejlepší kombinace příznaků, která odhaduje hodnotu UPDRS III s nejmenší chybou. Pozornost je taktéž věnována korelaci jednotlivých příznaků s UPDRS III škálou.
|
host ::
RSS.