|
|
Rozpoznání jednotlivých písmen ve zvukovém záznamu s využitím SOM
Malásek, Jan ; Honzík, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (oponent) ; Pohl, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje historické pozadí vývoje neuronových sítí a jejich použití při procesu rozpoznání řeči a uvádí do problematiky práce a učení neuronových sítí. Představuje tři vybrané systémy pro rozpoznání řečového signálu včetně vyhodnocení jejich úspěšnosti v experimentech, výhod a nevýhod. Zabývá se charakteristikou lidské řeči a systémy na její rozpoznávání. Nabízí pohled na spektra signálů různých typů hlásek a dává návod k programování neuronových sítí v prostředí MATLAB.
|
|
|
Servisní jednotka pro zařízení BUSE se vzdálenou správou
Musil, Roman ; Sýkora, Tomáš (oponent) ; Bradáč, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření kompaktní jednotky pro možnost vzdálené správy nízkoúrovňových zařízení informačního systému vozidel hromadné dopravy. Práce se nejprve zabývá úvodem do problematiky informačních systémů jako celku a jeho náležitostem. Následně se práce zabývá analýzou stávajícího hardwaru palubního počítače firmy BUSE ze, kterého návrh vycházel. Další body práce jsou věnovány návrhu a realizaci softwaru pro nahrávání firmwaru do informačních panelů BUSE a také pro tvorbu dálkové správy. V závěru práce jsou shrnuty informace a dosažené výsledky.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Kohonenova síť
Kaňa, Michal ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
V bakalářské práci je stručně popsána problematika umělých neuronových sítí, konkrétně poté samoorganizujících neuronových sítí a jejich využití. Práce se hlouběji věnuje problematice Kohonenovy samoorganizující sítě, popisem principu jejího učení a aplikací v praxi. V praktické části se práce zabývá problematikou nastavení počatečních vah neuronů v Kohonenově síti a jejich vlivem na konečnou pozici vítězného neuronu. U zvolené tréninkové množiny tento vliv demonstruje pomocí programového prostředí MATLAB.
|
|
|
Kohonenova síť
Fic, Miloslav ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou samoorganizujících neuronových sítí a jejich učícím mechanismem. Je rozebráno učení, aktivace a aplikace Kohonenovy sítě. Část bakalářské práce je věnována programu Kohonenovy neuronové sítě. Praktická část práce obsahuje citlivostní analýzu výsledného stavu sítě na učící parametry a jejich vliv na průběh učení. Na zvolených variacích parametrů učení je zkoumán vliv počátečního nastavení vah na výslednou „pozici“ vítězných neuronů.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Jamborová, Soňa ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem softwaru pro segmentaci obrazu pomocí neuronové sítě. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice. Zaměřuje se hlavně na přípravu obrazových informací pro segmentaci pomocí neuronové sítě. Popisuje a porovnává různé přístupy k segmentaci obrazu.
|
|
|
Kombinace metod laserové spektroskopie pro chemickou analýzu
Holub, Daniel ; Novotný, Karel (oponent) ; Pořízka, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá kombinací dat vybraných metod laserové spektroskopie. Pro kombinaci byly vybrány metody LIBS a metoda Ramanovy spektroskopie. Kombinace těchto dvou metod je aplikována na rozdělení plastů za účelem automatizace třídění. Operace s daty byly prováděny pomocí metod počítačového učení v programovacím jazyku R. Kombinací těchto dvou metod bylo dosaženo přesnosti rozdělení přesahující 90 %. Práce také adresuje problémy vyplývající z kombinace dvou různých metod.
|
|
|
Servisní jednotka pro zařízení BUSE se vzdálenou správou
Musil, Roman ; Sýkora, Tomáš (oponent) ; Bradáč, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření kompaktní jednotky pro možnost vzdálené správy nízkoúrovňových zařízení informačního systému vozidel hromadné dopravy. Práce se nejprve zabývá úvodem do problematiky informačních systémů jako celku a jeho náležitostem. Následně se práce zabývá analýzou stávajícího hardwaru palubního počítače firmy BUSE ze, kterého návrh vycházel. Další body práce jsou věnovány návrhu a realizaci softwaru pro nahrávání firmwaru do informačních panelů BUSE a také pro tvorbu dálkové správy. V závěru práce jsou shrnuty informace a dosažené výsledky.
|
|
|
Kombinace metod laserové spektroskopie pro chemickou analýzu
Holub, Daniel ; Novotný, Karel (oponent) ; Pořízka, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá kombinací dat vybraných metod laserové spektroskopie. Pro kombinaci byly vybrány metody LIBS a metoda Ramanovy spektroskopie. Kombinace těchto dvou metod je aplikována na rozdělení plastů za účelem automatizace třídění. Operace s daty byly prováděny pomocí metod počítačového učení v programovacím jazyku R. Kombinací těchto dvou metod bylo dosaženo přesnosti rozdělení přesahující 90 %. Práce také adresuje problémy vyplývající z kombinace dvou různých metod.
|
host ::
RSS.